Les systèmes multi-agents (SMA) peuvent être utilisé pour modéliser les phénomènes qui peuvent être décomposés en plusieurs agents qui interagissent et qui existent au sein d'un environnement. En particulier, ils peuvent être utilisés pour modéliser les sociétés humaines et animales, aux fins de l'analyse de leurs propriétés par des moyens de calcul. Cette thèse est consacrée à l'analyse automatisée d'un type particulier de ces modèles sociaux, à savoir, celles qui sont fondées sur les principes comportementalistes, qui contrastent avec les approches cognitives plus dominante dans la littérature des SMAs. La caractéristique des théories comportementalistes est l'accent mis sur la définition des comportements basée sur l'interaction entre les agents et leur environnement. De cette manière, non seulement des actions réflexives, mais aussi d'apprentissage, les motivations, et les émotions peuvent être définies. Plus précisément, dans cette thèse, nous introduisons une architecture formelle d'agent (spécifiée avec la Notation Z) basée sur la théorie d'analyse comportementale de B. F. Skinner, ainsi que une notion appropriée et formelle de l'environnement (basée sur l'algèbre de processus pi-calculus) pour mettre ces agents ensemble dans un SMA. La simulation est souvent utilisée pour analyser les SMAs. Les techniques consistent généralement à simuler le SMA plusieurs fois, soit pour recueillir des statistiques, soit pour voir ce qui se passe à travers l'animation. Toutefois, les simulations peuvent être utilisés d'une manière plus orientée vers la vérification si on considère qu'elles sont en réalité des explorations de grandes espaces d'états. Dans cette thèse nous proposons une technique de vérification nouvelle basé sur cette idée, qui consiste à simuler un SMA de manière guidée, afin de vérifier si quelques hypothèses sur lui sont confirmées ou non. À cette fin, nous tirons profit de la position privilégiée que les environnements sont dans les SMAs de cette thèse: la spécification formelle de l'environnement d'un SMA sert à calculer les évolutions possibles du SMA comme un système de transition, établissant ainsi l'espace d'états à vérifier. Dans ce calcul, les agents sont pris en compte en les simulant afin de déterminer, à chaque état de l'environnement, quelles sont leurs actions. Chaque exécution de la simulation est une séquence d'états dans cet espace d'états, qui est calculée à la volée, au fur et à mesure que la simulation progresse. L'hypothèse à étudier, à son tour, est donnée comme un autre système de transition, appelé objectif de simulation, qui définit les simulations désirables et indésirables (e.g., "chaque fois que l'agent fait X, il fera Y plus tard"). Il est alors possible de vérifier si le SMA est conforme à l'objectif de simulation selon un certain nombre de notions de satisfiabilité très précises. Algorithmiquement, cela correspond à la construction d'un produit synchrone de ces deux systèmes de transitions (i.e., celui du SMA et l'objectif de simulation) à la volée et à l'utiliser pour faire fonctionner un simulateur. C'est-à-dire, l'objectif de simulation est utilisé pour guider le simulateur, de sorte que seuls les états concernés sont en réalité simulés. À la fin d'un tel algorithme, il délivre un verdict concluant ou non concluant. Si c'est concluant, il est connu que le SMA est conforme à l'objectif de simulation par rapport aux observations qui ont été faites lors des simulations. Si c'est non-concluant, il est possible d'effectuer quelques ajustements et essayer à nouveau. En résumé, donc, dans cette thèse nous fournissons quatre nouveaux éléments: (i) une architecture d'agent; (ii) une spécification formelle de l'environnement de ces agents, afin qu'ils puissent être composés comme un SMA; (iii) une structure pour décrire les propriétés d'intérêt, que nous avons nommée objectif de simulation, et (iv) une technique pour l'analyse formelle du SMA résultant par rapport à un objectif de simulation. Ces éléments sont mis en œuvre dans un outil, appelé Simulateur Formellement Guidé (FGS, de l'anglais Formally Guided Simulator). Des études de cas exécutables dans FGS sont fournies pour illustrer l'approche.

Bien souvent segmentées, les approches visant à évaluer le risque tsunami se contentent tantôt d'évaluer l'aléa, tantôt d'estimer les enjeux et leurs vulnérabilités, ce bien souvent de manière disciplinaire. Les différents spécialistes des composantes du risque (géophysiciens, modélisateurs, géographes, économistes, sociologues, etc.) travaillent à des échelles différentes, parlent un langage qui leur est propre. Les opérationnels de la sécurité civile tentent tant bien que mal d'y puiser des solutions de gestion de crise. La démarche proposée dans cette thèse consiste à fédérer l'ensemble de ces composantes pour une évaluation intégrée du risque tsunami. Elle présente des méthodes relatives à l'évaluation : (1) de l'historique de l'aléa et sa modélisation selon différents scénarios probables, (2) des enjeux humains et structurelles suivant les dynamiques spatio-temporelles de la fréquentation humaine des lieux exposés à l'aléa (scénarios d'enjeux), et (3) des capacités de réponse des institutions en charge de la sécurité civile. La confrontation des scénarios d'enjeux et de gestion de crise aux scénarios d'aléas permet une évaluation des dommages potentiels dans des conjonctures spécifiques. La démarche, appliquée à trois sites exposés à forts enjeux, en métropole (Antibes) comme en Outre-mer (La Réunion et Mayotte), apporte ainsi une méthode d'évaluation complète du risque tsunami. Elle fournit aux opérationnels des outils et des solutions de gestion de crise (sélection de zones refuge, modélisation des temps d'évacuation etc.), et des recommandations pour limiter les impacts de futurs événements (préparation et information des populations). Elle fait le lien entre sciences dures, sciences sociales et gestionnaires du risque à travers une approche intégrée et appliquée de l'évaluation du risque.

Cette thèse se focalise sur le problème du contrôle des flux de puissance entre plusieurs systèmes électriques AC non-synchrones reliés par un réseau à courant continu (DC). Elle propose trois schémas de commande afin de permettre aux sous-systèmes de partager leurs efforts de réglage de la fréquence et réduire ainsi le besoin de réserves propres et les coûts associés. A partir des mesures des fréquences de toutes les zones, le premier schéma de commande modifie les puissances injectées par chaque zone AC vers le réseau DC, de manière à faire réagir le système collectivement à des déséquilibres de charge. Cette réaction collective permet à chaque zone AC de réduire sa propre réserve primaire. Le deuxième schéma de commande a le même objectif que le premier, mais il agit sur les tensions continues des convertisseurs HVDC. En particulier, il modifie la tension continue de chaque convertisseur en fonction de la déviation de fréquence de la zone AC à laquelle il est connecté. Le dernier schéma de commande vise à rétablir les fréquences et les échanges de puissance à leurs valeurs nominales et prévues, respectivement, à la suite d'un déséquilibre. Il peut être combiné avec les deux autres schémas de commande. Des étudies théoriques démontrent les propriétés de stabilité des trois schémas de commande. Les résultats de simulation sur un réseau électrique de référence avec cinq zones AC illustrent leur bonne performance.

La conservation des vautours dépend en partie de la gestion de leurs ressources trophiques, qui, en Europe, est largement liée aux activités pastorales et contrainte par les réglementations sanitaires. Or, la mise à disposition de carcasses à ces rapaces nécrophages permet de préserver des espèces emblématiques et de maintenir les services qu'elles offrent. En s'appuyant sur des entretiens ethnologiques et des données écologiques, cette étude sur l'équarrissage naturel a été menée selon une approche interdisciplinaire. Il s'agissait d'évaluer les conséquences de modes de gestion locale de l'équarrissage sur une population de vautours et sur des bénéfices environnementaux et économiques qu'elle génère. Un modèle multi-agents a été développé, représentant explicitement les comportements d'alimentation d'une population de vautours fauves - constituant " l'offre " de service -, et la mise à disposition des carcasses aux vautours- représentant la " demande " pour le service. Les résultats soulignent les avantages de l'utilisation d'un dispositif d'équarrissage naturel particulier, " la placette ". Les bénéfices offerts par une population de vautours, comme la pérennité de celle-ci, dépendent de l'utilisation ce dispositif. Lorsque la demande et l'offre sont en décalage, des conséquences négatives pour les humains comme les vautours peuvent survenir. Leur ajustement est nécessaire pour assurer une gestion à long terme de l'équarrissage naturel. A partir des rapports à la modélisation des chercheurs en sciences sociales et des écologues, l'intégration des dimensions sociales dans la modélisation de systèmes socio-écologiques est discutée. Les implications théoriques, actuelles et potentielles d'envisager les rapaces nécrophages comme des producteurs de service en vue de leur conservation, sont explorées et replacées dans une perspective plus large, pour reconsidérer la pertinence du concept de service écosystémique pour la conservation de la nature.

Les marchés actuels sont caractérisés par une grande compétitivité. Cette compétitivité a mis les entreprises, notamment celles d'envergure internationale, dans une situation de recherche de compromis entre des objectifs et des contraintes de plus en plus forts et contradictoires. Cet environnement nous a conduit à développer un système de pilotage et de contrôle de production qui ne soit pas seulement capable de réagir efficacement mais qui soit également en évolution permanente pour améliorer ses performances et la qualité des solutions qu'il propose en terme d'ordonnancement. Ce système doit pouvoir exploiter au mieux les ressources de production. Pour ce faire, ces ressources subissent régulièrement des entretiens préventifs ou des corrections suite aux pannes, ce qui les rend indisponibles à ces moments. Les systèmes de pilotage de production doivent prendre en considération ces indisponibilités afin de mieux contrôler et commander le système de production. Par conséquent, production et maintenance doivent être gérées conjointement au sein du système de pilotage. Dans ce cadre, l'objectif de cette thèse est de proposer un système de pilotage qui soit réactif et capable d'améliorer en permanence ses performances. Dans cet objectif, un système basé sur l'approche multi-agent et l'apprentissage par renforcement multi-objectifs a été développé, ces techniques permettent au système d'être réactif et adaptatif à son environnement. Le système développé a été testé sur un cas réel qui est une unité de fabrication des huiles finies. Les expérimentations ont donné des résultats satisfaisants ouvrant la porte à de nouvelles perspectives.

Les systèmes multi-agents (SMA) permettent à ce jour de simuler des phénomènes impliquant des entités en interactions. Ces entités peuvent représenter des experts et doivent alors utilisent des processus cognitifs de haut niveau (perception, prise de décision, raisonnement, stockage de l'information en mémoire). Depuis longtemps, la psychologie cognitive étudie ces processus cognitifs et a proposé des modèles conceptuels de la cognition humaine. L'approche « Naturalistic Decision Making » (prise de décision naturelle) et plus particulièrement RPD (Recognition-Primed-Decision), modélise la prise de décisions efficaces par des individus dans des situations complexes en fonction de leur expérience et du contexte. L'objectif de cette thèse est d'intégrer au sein d'un SMA, via l'approche Agent-Groupe-Rôle, le modèle RPD pour simuler les comportements d'experts. L'expérience des individus est stockée à l'aide d'une base de patrons. Un patron associe à une situation prototypique une décision générique. Le modèle de prise de décision qui en découle : DBP (Décision à Base de Patrons) est décomposé en quatre phases. La première ; la perception de la situation courante est basée sur des sous-ensembles flous. Ils sont employés pour transformer des données quantitatives en données qualitatives. Une phase d'appariement de la situation courante à une ou plusieurs situations prototypiques est alors lancée. Puis, le patron optimal, en fonction de critères spécifiques au profil de chaque agent, est retenu. Finalement, la décision est traduite en une action. DBP est validé par une extension du simulateur TRANS (Tractable Role Agent prototype for concurrent Navigation Systems) afin de reproduire le comportement d'experts maritimes. L'extension créée ; CogTRANS (cognitive TRANS) porte plus particulièrement sur les décisions des chefs de quart à bord de ferries et de cargos. CogTRANS permet de simuler les évitements de collisions de façon réaliste. Il offre ainsi de bonnes perspectives pour une meilleure compréhension des risques maritimes et l'amélioration d'outils pédagogiques pour l'apprentissage de la navigation.

Dans les simulations centrées individu, la variété et la cohérence du comportement des agents sont des critères importants pour le réalisme et la validité de la simulation. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la prise en compte simultanée de ces deux éléments. Nous proposons un modèle de différenciation comportementale, qui se décline en un outil dont les principaux apports sont d'être générique, non-intrusif, et de permettre une conception en dehors de l'agent. Le modèle s'articule selon trois axes. Tout d'abord, il décrit les comportements des agents par des normes. Celles-ci fournissent un profil comportemental à la conception, et un contrôle de la conformité à l'exécution. Ensuite, le processus de génération des comportements permet d'autoriser la création d'agents déviants ou en violation. Il inlfue pour cela sur le déterminisme du mécanisme. Enfin, les normes peuvent être inférées à partir de simulations enregistrées ou de situations réelles, afin d'analyser les résultats des expérimentations et d'automatiser la configuration du modèle. Nous avons appliqué cet outil à la simulation de trafic dans SCANeR, l'application développée et utilisée par Renault pour ses simulateurs de conduite. Les développements réalisés au cours de la thèse introduisent dans le trafic des styles de conduite spécifiés sous forme de normes, par exemple des conducteurs prudents ou agressifs. Ils permettent ensuite de peupler l'environnement de manière automatisée. Au delà de l'amélioration subjective du réalisme, les expérimentations réalisées démontrent les apports de l'outil sur la variété et la représentativité des comportements obtenus.

MASL PROPOSE UNE APPROCHE UNIFIEE ET MACROSCOPIQUE A L'EXPRESSION DE CALCULS HETEROGENES ET DISTRIBUES SUR DES AGENTS CONÇUS EN SUIVANT LE MODELE DELIBERATIF, REACTIF OU HYBRIDE. C'EST UN LANGAGE DE HAUT NIVEAU INDEPENDANT DE L'EXECUTIF OU CHAQUE AGENT, VU COMME UNE ENTITE CONCURRENTE, DETERMINE LOCALEMENT SA PARTICIPATION A DES BLOCS D'EXECUTION COLLECTIFS (E-BLOCS). CHAQUE E-BLOC EST UN PROGRAMME COLLECTIF ANONYME POUVANT S'EXECUTER SUR UN RESEAU D'AGENTS SELON DES CRITERES LOCAUX. LE MODE D'ORCHESTRATION (SCALAIRE, SYNCHRONE, ASYNCHRONE) EST DETERMINE STATIQUEMENT PAR UN ATTRIBUT DU BLOC, LES COMMUNICATIONS SUPPORTENT LE MODELE A MEMOIRE PARTAGEE, LE MODELE A ENVOI DE MESSAGES ET LE MODELE D'EVENEMENTS. L'HETEROGENEITE DES AGENTS EST ASSUREE PAR HERITAGE ET POLYMORPHISME ALORS QUE L'AUTONOMIE EST PROPOSEE PAR UN MECANISME (APPELE PERMEABILITE) DE FILTRAGE OU CHAQUE AGENT PEUT MASQUER/OUVRIR SON INTERFACE DYNAMIQUEMENT ET SELON LA POSITION DE L'EMETTEUR DANS LA HIERARCHIE D'E-BLOCS. DANS UN CONTEXTE D'ALLOCATION DYNAMIQUE DES AGENTS, DE REPRISE APRES ECHEC OU DE REMPLACEMENT D'UN AGENT ROBOTIQUE DANS UNE FLOTTE DE ROBOTS (CAS D'UNE PANNE OU PERTE DE FONCTIONNALITE COMPROMETTANT LA MISSION), LE E-BLOC PROPOSE UNE PERSPECTIVE DE POINT D'ENTREE D'UN TRAITEMENT COLLECTIF. DANS LE CAS D'E-BLOC SYNCHRONES, LE PARADIGME SOUS-JACENT EST ISSU DU MODELE DATA-PARALLELE, PERMETTANT ICI DES TRAITEMENTS ITERATIFS PAR VAGUES SUCCESSIVES D'AGENTS. AU FINAL, MASL PROPOSE DES AVANCEES DANS LE DOMAINE DES SMA (APPARTENANCE DYNAMIQUE A DES GROUPES, PRECISION DU RYTHME DES ACTIONS A ENTREPRENDRE POUR PERMETTRE UNE COOPERATION DESIREE) ET AU NIVEAU DE LA GESTION DES ERREURS.

Le travail présenté dans ce document s'articule autour de la notion d'interaction dans les systèmes multi-agents (SMA) cognitifs (c'est-à-dire que chaque agent utilise un mécanisme de décision qui dépasse ses capacités de réactions aux stimuli du système et des autres agents), faiblement couplés (c'est-à-dire que les agents ne disposent d'aucune information a priori sur les capacités des autres agents) et ouverts (c'est-à-dire que les interactions ne peuvent pas s'appuyer a priori sur la présence ou l'absence d'autres agents). Les agents de ces systèmes doivent donc s'adapter en cours d'exécution au contexte en fonction des objectifs définis soit a priori, soit en cours d'exécution par l'utilisateur ou par d'autres agents. Notre étude porte sur deux aspects fondamentaux des interactions dans un SMA : la composition des fonctionnalités des agents et la gestion de l'hétérogénéité sémantique. Après avoir re-défini les notions clefs d'agents, de SMA et d'interaction (chapitre 1), nous montrons qu'il est nécessaire dans un contexte ouvert et faiblement couplé que les agents disposent de capacités d'introspection pour se coordonner. Nous définissons précisément les notions d'actions et d'interactions que nous utilisons dans nos travaux. Nous présentons ensuite (chapitre 2) un panorama des travaux existants dans les domaines de la composition de services, de la coordination multi-agents et de la programmation orientée agent et nous montrons qu'ils soulèvent un ensemble de questions communes. Nous définissons ensuite notre modèle d'agent (chapitre 3) et notre modèle d'interaction fondé sur un ensemble de performatifs spécifiques. Nous proposons alors (chapitre 4) deux approches complémentaires pour la composition des fonctionnalités des agents, la première fondée sur la chorégraphique dynamique de services, la seconde sur l'apprentissage par renforcement dans un cadre non-markovien. Nous proposons ensuite (chapitre 5) une solution pour gérer le problème de l'hétérogénéité sémantique entre les agents. Enfin, nous concluons sur les questions soulevées par notre tentative de définition d'un cadre unificateur pour l'interaction dans les SMA ouverts et hétérogènes.

Face à une situation de crise sanitaire liée à l'apparition d'une pandémie de grande envergure, des mesures adéquates doivent rapidement être prises pour la contenir tout en préservant la capacité de production de l'économie. D'autre part, beaucoup de travaux sont réalisés dans le domaine de la diffusion de la propagation d'une épidémie. C'est pourquoi, nous accentuons notre apport à un décideur afin de lui permettre de maintenir les fonctions minimums de survie de la société dans le cadre d'une crise sanitaire. Ainsi, nous proposons un modèle d'aide à la décision de gestion de crise sanitaire. Par ailleurs, la société est située au coeur de notre modèle. Nous sommes donc amenés à considérer un certain nombre d'interactions directes et indirectes entre divers individus. La théorie des graphes, et principalement les graphes aléatoires, permettent de gérer une à une ces relations. Or, dans notre cas, la gestion des relations une à une n'est pas appropriée d'autant plus que les relations peuvent varier sous l'influence de facteurs incontrôlables. Cela nous a conduits à proposer un modèle mathématique de réseaux stochastiques basé sur une extension de la théorie des graphes aléatoires. Il s'agit de la prétopologie stochastique qui est issue du couplage de deux théories mathématiques fondamentales, la prétopologie classique et les ensembles aléatoires. La simulation de notre modèle est effectuée selon une approche multi-agents. Nous avons opté pour cette approche car nous souhaitons mettre en place un modèle d'aide à la décision. Cette méthode va donc nous permettre de faire des simulations et des analyses de sensibilités. Nous avons une représentation explicite des comportements des individus qui ne sont pas figés. Située entre la théorie et l'ensemble des données de l'expérience, l'approche multi-agents permet de prendre en compte de manière simultanée les comportements individuels, les interactions entre les individus et les hypothèses dynamiques formulées dans le modèle. Cette approche sera couplée au système d'information géographique afin de considérer l'aspect spatial. Considéré comme un " oignon ", le système d'information géographique permet d'exploiter différentes données et de les superposer sous forme de couches. Disposant de données épidémiologiques provenant des Groupes Régionaux d'Observation de la Grippe (GROG) et des données sociodémographiques issues de l'Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), nous pourrons tester la robustesse de notre modèle.