Lorsqu’ils travaillent en équipe, les humains ont rarement des comportements optimaux : ils peuvent faire des erreurs, manquer de motivation ou de compétence. Dans les domaines des environnements virtuels ou des systèmes multi-agents, de nombreux travaux ont cherché à reproduire les comportements d’équipes humaines : un agent représente alors un membre de l’équipe. Cependant, ces travaux ont très souvent pour objectif la performance de l’équipe, et non la fidélité des comportements produits. Pour former un apprenant en environnement virtuel à prêter attention et à s’adapter aux autres, nous avons cherché dans cette thèse à reproduire des comportements humains réalistes et non-optimaux de travail d’équipe. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux équipes auto-organisées, c’est-à-dire aux équipes dans lesquelles le pouvoir de décision est réparti entre les membres, et dans lesquelles l’organisation est implicite. Dans de telles équipes, l’organisation se fait non pas au travers des communications mais par l’observation et l’anticipation des comportements des autres. Pour s’organiser, chaque agent doit se demander ce qu’il est préférable de faire en fonction de ce que pourraient faire les autres, et donc se poser des questions telles que Ai-je confiance en la compétence de mon coéquipier pour faire cette tâche ? Les relations de confiance permettent donc à chacun de prendre en compte les autres. Pour générer de tels comportements, nous proposons un système permettant aux agents de raisonner d’une part sur un modèle de l’activité à effectuer et d’autre part sur les relations de confiance qui les lient aux autres agents de l’environnement. Dans ce cadre, notre première contribution porte sur l’augmentation du langage de description de l’activité Activity-DL de manière à permettre la description d’activités collectives. Nous proposons également des mécanismes de propagation de contraintes et d’informations qui faciliteront le raisonnement des agents. Ces contraintes et informations permettront par exemple aux agents de répondre à la question Avons-nous les compétences nécessaires pour faire la tâche qui permettra de réaliser notre but collectif ? Notre seconde contribution porte sur la proposition d’un modèle d’agent opérationnalisant le modèle de confiance de Mayer et al. (1995), sélectionné après une étude de la littérature en sciences humaines et sociales sur la confiance. La confiance d’un agent en un autre est décrite selon trois dimensions : l’intégrité, la bienveillance et les compétences. Chaque agent est donc défini par ces trois dimensions et a des croyances sur l’intégrité, la bienveillance et la compétence des autres agents. De plus chaque agent possède des buts qui lui sont personnels ainsi que des buts collectifs et devra donc choisir quel but privilégier. Finalement nous proposons un moteur décisionnel qui permet à chaque agent de calculer l’importance qu’il accorde à ses buts afin de sélectionner une tâche. Nous avons défini les mécanismes de calcul de l’importance des buts de manière à modéliser l’influence sur l’agent de ses croyances sur les autres, et pour sélectionner une tâche, l’agent raisonne à la fois sur les modèles d’activité et sur ses attentes à propos du comportement des autres, également générées à partir des croyances de l’agent sur les autres. Nous avons implémenté notre système et constaté qu’il répond à nos objectifs de génération de comportements d’équipe réalistes et non optimaux. Nous avons également conduit une évaluation perceptive préliminaire au cours de laquelle les participants ont notamment été capables de percevoir la confiance ou le manque de confiance d’un agent en un autre grâce à son comportement. / When working in teams, humans rarely display optimal behaviors: they sometimes make mistakes, lack motivation or competence. In virtual environments or in multi-agent systems, many studies have tried to reproduce human teamwork: each agent acts as a team member. However, the main objective in those studies is the performance of the team: each agent should display optimal behavior, and the realism of those simulated behaviors is not a concern. To train someone in a virtual environment to pay attention to and to adapt to their teammates, we built a decision-making system for agents to display realistic and non-optimal behaviors. More specifically, we are interested in self-organized teams (i.e. teams where the decision power is decentralized among its members) and in implicit organization (i.e. when team members do not interact through communications but rather through the observation of others’ behaviors). In such a team, each agent has to think about what it should do given what others could do. Agents then have to ask themselves questions such as Do I trust my teammate’s competence to perform this task? Trust relationships therefore allow agents to take others into account. We propose a system that allows agents to reason, on the first hand, on models of the activity they have to do, and on the other hand, on trust relationships they share with others. In that context, we first augmented the Activity-Description Language so that it supports the description of collective activities. We also defined mechanisms for constraint generation that facilitates agent reasoning, by giving them the answer to questions like Do we have the required abilities to perform the task which will achieve our goal? We then proposed an agent model based on the model of interpersonal trust of Mayer et al. (1995) that we selected after a study of trust in social science. This model describes trust relationship with three dimensions: the trustor trusts the trustee’s integrity, benevolence and abilities. An agent is therefore defined through those three dimensions, and has a mental model of each other agent; i.e. has trust beliefs about others’ integrity, benevolence and abilities. Moreover each agent has both personal and collective goals (i.e. goals that are shared with other members of the team), and thus will have to decide which goal to focus on. Finally we proposed a decision-making system that allows an agent to compute the importance it gives to its goals and then to select a task. When computing goal importance, the agent is influenced by its trust beliefs about others, and to select a task, it reasons on the activity models and on its expectations about what others could do. Those expectations are generated from the agents’ trust beliefs. We implemented our system and observed that it produces realistic and non-optimal behaviors. We also conducted a preliminary perceptive evaluation which showed that participants were able to recognize one agent’s trust or lack of trust in another through the behaviors of the first one.

L’Internet des Objets (IoT) vise à créer un eco-système global et ubiquitaire composé d’un grand nombre d’objets hétérogènes. Afin d’atteindre cette vision, le World Wide Web apparaît comme un candidat adapté pour interconnecter objets et services à la couche applicative en un Web des Objets (WoT).Cependant l’évolution actuelle du WoT produit des silos d’objets et empêche ainsi la mise en place de cette vision. De plus, même si le Web facilite la composition d’objets et services hétérogènes, les approches existantes produisent des compositions statiques incapables de s’adapter à des environnements dynamiques et des exigences évolutives. Un autre défi est à relever: permettre aux personnes d’interagir avec le vaste, évolutif et hétérogène IoT.Afin de répondre à ces limitations, nous proposons une architecture pour IoT ouvert et autogouverné, constitué de personnes et d’objets situés, en interaction avec un environnement global via des plateformes hétérogènes. Notre approche consiste de rendre les objets autonomes et d’appliquer la métaphore des réseaux sociaux afin de créer des réseaux flexibles de personnes et d’objets. Nous fondons notre approche sur les résultats issus des domaines des multi-agents et du WoT afin de produit un WoT Social.Notre proposition prend en compte les besoins d’hétérogénéité, de découverte et d’interaction flexible dans l’IoT. Elle offre également un coût minimal pour les développeurs et les utilisateurs via différentes couches d’abstraction permettant de limité la complexité de cet éco-système. Nous démontrons ces caractéristiques par la mise en oeuvre de plus scénarios applicatifs. / The Internet of Things (IoT) aims to create a global ubiquitous ecosystem composed of large numbers of heterogeneous devices. To achieve this vision, the World Wide Web is emerging as a suitable candidate to interconnect IoT devices and services at the application layer into a Web of Things (WoT).However, the WoT is evolving towards large silos of things, and thus the vision of a global ubiquitous ecosystem is not fully achieved. Furthermore, even if the WoT facilitates mashing up heterogeneous IoT devices and services, existing approaches result in static IoT mashups that cannot adapt to dynamic environments and evolving user requirements. The latter emphasizes another well-recognized challenge in the IoT, that is enabling people to interact with a vast, evolving, and heterogeneous IoT.To address the above limitations, we propose an architecture for an open and self-governed IoT ecosystem composed of people and things situated and interacting in a global environment sustained by heterogeneous platforms. Our approach is to endow things with autonomy and apply the social network metaphor to createflexible networks of people and autonomous things. We base our approach on results from multi-agent and WoT research, and we call the envisioned IoT ecosystem the Social Web of Things.Our proposal emphasizes heterogeneity, discoverability and flexible interaction in the IoT. In the same time, it provides a low entry-barrier for developers and users via multiple layers of abstraction that enable them to effectively cope with the complexity of the overall ecosystem. We implement several application scenarios to demonstrate these features.

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. / The increase of the world air traffic growth of the last decades has generated a permanent challenge for civil aviation authorities, airlines and airports to supply sufficient capacity to provide a safe transportation service with acceptable quality standards. New traffic management practices, such as A-CDM, based on multi-agent and collaborative decision making concepts have been introduced at airports. However, within the turnaround process of aircraft at airports, ground handling management of aircraft has not been developed specifically in the A-CDM approach, even if it has an important role in the fluidity of aircraft operations at airports. The main objective of this thesis dissertation is to contribute to the organisation of the ground handling management at airports. It consists to provide a structure organize the ground handling management compatible with the A -CDM concept. The proposed structure introduces a ground handling coordinator (GHC) which is considered as an interface for communication between the partners of the A -CDM and the different ground handling managers (GHM). This hierarchical structure allows sharing information with partners in the A -CDM on the one side and on the other side, interacting with ground handling managers (GHM). Decision making processes based on heuristics have been developed at each level of the proposed organization and have been also evaluated in the case of nominal conditions and in the case of the presence of major disruptions.

Le développement futur des performances sportives est un sujet de mythe et de désaccord entre les experts. Un article, publié en 2004, a donné lieu à un vif débat dans le domaine universitaire [1]. Il suggère que les modèles linéaires peuvent être utilisés pour prédire -sur le long terme- la performance humaine dans les courses de sprint. Des arguments en faveur et en défaveur de cette méthodologie ont été avancés par différent scientifiques et d’autres travaux ont montré que le développement des performances est non linéaire au cours du siècle passé [2, 3]. Une autre étude a également souligné que la performance est liée au contexte économique et géopolitique [4]. Dans ce travail, nous avons étudié les frontières suivantes : le développement temporel des performances dans des disciplines Olympiques et non Olympiques, avec le vieillissement chez les humains et d’autres espèces (lévriers, pur sangs, souris). Nous avons également étudié le développement des performances d’un point de vue plus large en analysant la relation entre performance, durée devie et consommation d’énergie primaire. Nous montrons que tous ces dévelopments sont limitées dans le temps [5, 6, 7] et que les modèles linéaires introduits précédemment sont de mauvais prédicteurs des phénomènes biologiques et physiologiques étudiés. Trois facteurs principaux et directs de la performance sportive sont l’âge [8, 9], la technologie [10, 11] et les conditions climatiques (température) [12]. Cependant, toutes les évolutions observées sont liées au contexte international et à l’utilisation des énergies primaires, ce dernier étant un paramètre indirect du développement de la performance. Nous montrons que lorsque les indicateurs des performances physiologiques et sociétales -tels que la durée de vie et la densité de population- dépendent des énergies primaires, la source d’énergie, la compétitioninter-individuelle et la mobilité sont des paramètres favorisant la réalisation de trajectoires durables sur le long terme. Dans le cas contraire, la grande majorité (98,7%) des trajectoires étudiées atteint une densité de population égale à 0 avant 15 générations, en raison de la dégradation des conditions environnementales et un faible taux de mobilité. Ceci nous a conduit à considérer que, dans le contexte économique turbulent actuel et compte tenu de la crise énergétique à venir, les performances sociétales et physiques ne devraient pas croître continuellement. / The development of sport performances in the future is a subject of myth and disagreement among experts. In particular, an article in 2004 [1] gave rise to a lively debate in the academic field. It stated that linear models can be used to predict human performance in sprint races in a far future. As arguments favoring and opposing such methodology were discussed, other publications empirically showed that the past development of performances followed a non linear trend [2, 3]. Other works, while deeply exploring the conditions leading to world records, highlighted that performance is tied to the economical and geopolitical context [4]. Here we investigated the following human boundaries : development of performances withtime in Olympic and non-Olympic events, development of sport performances with aging among humans and others species (greyhounds, thoroughbreds, mice). Development of performances from a broader point of view (demography & lifespan) in a specific sub-system centered on primary energy were also investigated. We show that all these developments are limited with time [5, 6, 7] and that previously introduced linear models are poor predictors of biological and physiological phenomena. Three major and direct determinants of sport performance are age [8, 9], technology [10, 11] and climatic conditions (temperature) [12]. However, all observed developments are related to the international context including the efficient use of primary energies. This last parameter is a major indirect propeller of performance development. We show that when physiological and societal performance indicators such as lifespan and population density depend on primary energies, the energy source, competition and mobility are key parameters for achieving longterm sustainable trajectories. Otherwise, the vast majority (98.7%) of the studied trajectories reaches 0 before 15 generations, due to the consumption of fossil energy and a low mobility rate. This led us to consider that in the present turbulent economical context and given the upcoming energy crisis, societal and physical performances are not expected to grow continuously.

Bien que le domaine des systèmes multi-agents ait été largement étudié, les interactions entre agents entraînent des pertes de privacité. En effet, la résolution de problèmes distribués, étant fréquemment combinatoires, impose un échange intensif d’informations entre les agents jusqu’à l’obtention d’un accord. Le problème est que les approches existantes ne considèrent généralement pas la confidentialité des données et se concentrent surtout sur la satisfaction des contraintes des agents pour évaluer les solutions. Les travaux présentés dans cette thèse visent donc à prendre en compte de façon principielle la problématique de la privacité dans le raisonnement distribué. Nous montrons que les travaux existants dans le domaine permettent toutefois aux agents de préserver implicitement un certain degré de privacité. Nous proposons une approche basée sur la théorie de l’utilité, un cadre formel bien défini en Intelligence Artificielle, permettant une approche objective et quantitative des intérêts et comportements raisonnables des agents. Plus précisément, le modèle que nous avons développé inclut non seulement les paramètres habituels mais également l’information sur la privacité des agents quantifiée en termes d’utilité. Nous montrons aussi que ces problèmes doivent être envisagés comme des problèmes de planification où les agents choisissent des actions maximisant leur utilité. Des algorithmes actuels peuvent être décrits comme des plans utilisables comme modèle générique par des planificateurs intelligents. Les expérimentations réalisées ont permis de valider l’approche et d’évaluer la qualité des solutions obtenues tout en montrant que leur efficacité peut être accrue à l’aide de traitements de privacité. / Although the field of multi-agent systems has been largely studied, interactions between agents imply privacy loss. Indeed, solving distributed problems, being frequently combinatorial, implies an extensive exchange of information between agents until an agreement is found. The problem is that existing approaches do not generally consider privacy and focus only on the satisfaction of agents’ constraints to evaluate solution. The works presented in this thesis therefore aim at considering systematically the issue of privacy in distributed reasoning. We show that existing works in the field still let agents preserve implicitly some degree of privacy. We propose an approach based on utility theory, a formal setting well defined in Artificial Intelligence, allowing an objective and quantitative approach to the interests and reasonable behaviours of agents. More precisely, the model we have developed includes non only the usual parameters but also information on agents privacy quantified in term of utility. We also show that these problems must be considered as planning problems where agents choose actions maximizing their utility. Common algorithms can be described as plans usable as generic models by intelligent planners. Conducted experiments let us validate the approach and evaluate the quality of obtained solution, while showing that their efficiency can be improved thanks to privacy considerations.

Nous visons à garantir la résolution d’un DisCSP en présence d’un ou plusieurs agents défaillants. Les méthodes traitant la tolérance aux fautes au sein des SMAs visent la continuité du fonctionnement du système. Mais, aucune de ces méthodes n’est appliquée pour résoudre un DisCSP. La défaillance d’un agent au cours de la résolution d’un DisCSP engendre la perte d’une partie du DisCSP global, d’où l’obtention d’un résultat erroné. Donc pour obtenir les résultats attendus, il faut garantir la résolution du CSP local de l’agent défaillant. Nous proposons de répliquer les CSPs locaux des agents défaillants au sein des agents non défaillants. Cette réplication permet la résolution du CSP local de l’agent défaillant par un autre agent. Cette résolution est effectuée en fusionnant les réplicats de CSPs des agents défaillants avec les CSPs des autres agents. Cette fusion permet la conservation de la modélisation initiale du DisCSP. L’algorithme de distribution des réplicats proposé garantit que les CSPs des agents défaillants ne soient pas répliqués au sein du même agent. De cette façon, le problème conserve son aspect distribué. / We aim to ensure a DisCSP resolution in presence of failed agents. Methods handling fault tolerance in MASs aim to ensure the continuity of the system operation. But, none of these methods are applied to solve a DisCSP. The failure of an agent generates the loss of a part of the DisCSP providing wrong results. Therefore, to obtain expected results, it is necessary to ensure the resolution of the failed agent local CSP.We propose to replicate the local CSPs of the failed agents within active agents. This replication allows local CSP resolution of the failed agent by another agent. The resolution is done by merging the replicates of failed agents CSPs with the CSPs of other agents. This technique conserve the initial DisCSP modeling. The proposed replicates distribution algorithm ensures that the CSPs of failed agents are not replicated within the same agent. In this way, the problem keeps its distributed aspect.

Le but de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Les modèles existants pour ce type d'exercice sont développés suivant deux types d'approches : microscopiques - les piétons sont modélisés comme des agents autonomes - et macroscopiques - les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement. Selon nous, ces deux approches ne s'opposent pas, mais se complètent mutuellement. Aussi nous inspirons-nous des jeux de congestion et des SMA pour proposer une formulation générique du problème de déplacement de piétons. Nous introduisons la notion de ressource de navigation, décrite comme une région de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs objectifs, et via lesquelles ils interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques, et nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues. Le concept d'environnement issu du paradigme SMA s'avère adapté pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est vu comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents. Une partie de la dynamique de la simulation est ainsi déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents, ce qui favorise la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous comparons notre modèle avec un modèle microscopique standard via plusieurs scénarii de simulation et montrons que notre modèle produit des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues du déplacement des piétons. / In this work, we focus on real-time simulation of autonomous pedestrians navigation. Existing models for this purpose tend to diverge on whether to build on pedestrians' characteristics and local interactions - microscopic approaches - or to focus on pedestrians' flow regardless of individual characteristics - macroscopic approaches. Our position is that the two approaches should not be separated. Thus, we introduce a Macroscopic-Influenced Microscopic approach which aims at reducing the gap between microscopic and macroscopic approaches by providing credible walking paths for a potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians. Our approach originates from a least-effort formulation of the navigation task, which allows us to consistently account for congestion at every levels of decision. We use the multi-agent paradigm and describe pedestrians as autonomous and situated agents who plan dynamically for energy efficient paths, and interact with each other through the environment. The navigable space is considered as a set of contiguous resources that agents use to build their paths. We emulate the dynamic path computation for each agent with an evolutionary search algorithm that implement a tabu search heuristic, especially designed to be executed in real-time and autonomously. We have compared an implementation of our approach with a standard microscopic model, against low-density and high density scenarios, with encouraging results in terms of credibility and scalability. We believe that microscopic models could be easily extended to embrace our approach, thus providing richer simulations of potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians.

Cette thèse s’intéresse à la simulation de comportements humains en milieu urbain. Elle se focalise tout particulièrement sur la crédibilité des comportements des agents, telle que jugée par un observateur externe. Pour cela, nos agents sont dotés de capacités d’anticipation, qui leur permet de gagner en efficacité en étant capables d’utiliser des prédictions concernant leur futur proche. Par ailleurs, l’architecture d’agents utilisée se place dans le paradigme des architectures hybrides, mais fait preuve d’une grande innovation par rapport à l’état de l’art en raison de son organisation résolument modulaire, permettant une grande généricité du modèle. En effet, l’architecture fonctionne avec un système de modules de haut-niveau, étant vu comme des boîtes noires par le reste de l’architecture. Leur nombre et leur modélisation interne sont donc entièrement libres. Cette généricité est très intéressante, puisque le domaine de la simulation urbaine touche de très nombreux domaines applicatifs (urbanisme, transport, jeu vidéo, sécurité, etc.) ayant des contraintes différentes. Un modèle d’agent générique permet de s’adapter à l’application désirée. Cette généricité pose néanmoins un problème lié à l’intégration et au traitement d’un grand nombre de comportements hétérogènes au sein d’un même processus décisionnel, problème que nous traitons grâce à un mécanisme de composition de comportements. Pour finir, notre architecture permet d’assurer le passage à l’échelle en servant de plusieurs niveaux de détail dans la modélisation des agents. / This thesis deals about human behaviors simulation in an urban context. We focus on the behavior believability (as judged as external observers). That is why our agent have some anticipatory skills, which allow them to use predictions about their near future. Our architecture is a hybrid one, which is very innovative because of its functioning with « high-level modules », which are seen as black-box from the rest of the architecture. Their number and intern modeling are completely free. This makes our architecture very modular and generic, and it is important because the urban simulation domain has many different applications (urbanism, video games, security, etc.), with different constraints. However, this genericity brings another problem, which is the integration of several heterogeneous behavior into the same decisional process. This issue is addressed thanks to a behavior composition mechanism. To conclude, we ensure the scaling up of our architecture with the creation of several levels of detail in the agents modeling.

Nous abordons dans cette thèse un problème important en simulation multi-agent pour l'étude des systèmes complexes: celui d'assembler de multiples expertises par une approche multi-niveau. Alors que les approches existantes considèrent habituellement la vue d'un seul expert principal sur le système, nous proposons d'utiliser une approche multi-niveau pour intégrer plusieurs expertises sous la forme d'agents de différents niveaux d'abstraction. Nous montrons qu'il est ainsi possible de rester proche des concepts manipulés par les différents experts (ce qui permet de faciliter le processus de validation dans leurs domaines respectifs) et de combiner les différents niveaux de ces concepts, de manière à ce que chaque expert puisse comprendre les dynamiques des éléments liés à son domaine. Nous proposons le méta-modèle SIMLAB basé sur une représentation unifiée des concepts par des agents pouvant s'influencer les uns les autres dans différents axes et différents niveaux. Ce travail est concrétisé dans le cadre de l'étude de l'activité humaine en relation avec la consommation électrique. Il s'agit là d'un exemple typique de système complexe nécessitant de multiples expertises issues de différents domaines tels que l'ergonomie, l'énergétique, la sociologie, la thermique, ... Dans ce contexte, nous présentons ensuite la mise en oeuvre de notre approche dans la plate-forme SMACH de simulation des comportements humains et nous décrivons un ensemble d'expérimentations illustrant les différentes caractéristiques de notre approche. Nous montrons enfin la capacité de SIMLAB à reproduire et à étendre en simulation une étude réalisée sur le terrain de gestion de la demande énergétique. / The purpose of this work is to tackle a key problem in the study of complex systems when using multi-agent simulation: how to assemble several domains of expertise with a multi-level approach. While existing approaches usually consider the viewpoint of a unique main expert, we propose to use a multi-level model to integrate the multiple domains of expertise embodied in agents located at different abstraction levels. In this work, we show that it is possible to both stay close to the concepts manipulated by the experts (for the sake of the validation process in the domain of each expert) and combine the levels of those concepts. That way, each expert can easily understand the dynamics of the components related to their domain.We present SIMLAB, our meta-model based on a unified representation of the concepts using agents. Each agent can influence the others on different axes and levels. This work is materialised in a study of human activity in relation to electrical consumption. It is a typical example of complex system which requires many domains of expertise such as psychology, energetics, sociology, heat science, … In this context, we present the implementation of our approach in SMACH, a simulation platform of human behaviours. We Then describe several experiments to illustrate the characteristics of our approach. Finally, we show how SIMLAB can reproduce and extend in silico a field study of energy demand management.

Cette thèse concerne l’étude des débats argumentatifs entre plusieurs agents artificiels. Notre travail est motivé par les difficultés qui surgissent quand un nombre important d’utilisateurs interagissent et débattent sur le Web, en échangeant des arguments sur différents sujets. Ces difficultés se situent au niveau de la représentation des connaissances des agents impliqués dans le débat, de la représentation du débat, de la façon de tirer les conclusions du débat, de l'évaluation de la qualité du débat, de la définition des protocoles spécifiques d'interaction, et de l'étude des stratégies des agents qui souhaitent atteindre un but précis via le débat. La contribution de cette thèse consiste donc en: a) la modélisation d'un débat argumentatif entre plusieurs agents, la modélisation des expertises de ces derniers, et l'agrégation des opinions des différents experts sur différentes parties d'un débat; b) l'apport d'une aide à l'agent responsable de la gestion d'un débat donné, la proposition d'une méthode permettant d'évaluer la qualité des débats argumentatifs en fonction de la confiance que l'on peut avoir en leurs conclusions, ainsi que la proposition de solutions permettant d'améliorer la qualité des débats dont les conclusions ne sont pas clairement établies; c) l'apport d'une aide permettant aux agents qui participent à un débat argumentatif de déterminer quels arguments placer dans le débat, l'étude des systèmes argumentatifs munis d'une structure dynamique, l'étude des moyens disponibles permettant à un agent d'influencer un système dynamique afin d'atteindre son but, l'étude des modifications minimales permettant à un agent d’atteindre un objectif donné, l'étude des stratégies argumentatives basées sur ce changement minimal; d) la définition, l'étude et l'évaluation des protocoles argumentatifs multi-agents, ainsi que la définition de protocoles de différents types (1) basés sur une évaluation numérique d'arguments et (2) basés sur des extensions d'arguments, l'utilisation des différentes techniques pour assurer la cohérence d'un débat tout en laissant une liberté d'expression aux agents, et enfin un grand nombre d'expérimentations (sur des débats) permettant de tester différentes stratégies et de les évaluer en fonction de différents critères. / In this thesis multi-agent argumentation debates are studied. Our work is motivated by the issues which are raised when a large number of users interact and debate on the Web, by exchanging arguments on various topics. These issues are raised on the levels of representing the debating users' knowledge, representing the debate, computing the debate's conclusions, evaluating the debate's quality, defining specific protocols for user interaction, and studying debate strategies which users employ in order to achieve particular goals. This thesis' contribution consists in: a) proposing a way to model a multi-agent argumentation debate where the participants have different types of expertise, and proposing a way to aggregate their opinions; b) offering support to the agent who is arbitrating a debate, proposing a way to evaluate the quality of a debate on the basis of how confident we can be on its conclusions, and proposing solutions for improving the quality of a debate which lacks definite conclusions; c) offering support to the debating agents in order to determine which arguments they should put forward, studying dynamic argumentation systems, studying the potential ways in which an agent can influence a dynamic argumentation system in order to achieve his goal, studying the minimal change allowing an agent to achieve his goal, studying several argumentation strategies based on minimal change; d) defining, studying and evaluating multi-agent argumentation protocols, defining protocols of different types (1) based on numerical argument evaluation and (2) based on argument extensions, using different techniques to ensure a debate's coherence while ensuring some liberty of expression to the agents, and finally performing an important number of experiments (on debates) in order to test various strategies and evaluate them with respect to specific criteria.