L'objectif de cette thèse a été de concevoir un environnement de développement pour la resolution de problèmes, s'inspirant des langages a objets et de l'intelligence artificielle distribuée. Un environnement de programmation multi-agents a été conçu dans ce cadre. Cet environnement (maps) est fonde sur la distinction de deux classes d'agents, dédiées a la modélisation et a l'exploitation des connaissances figuratives (agent ks ou knowledge server) et des connaissances opératoires (agent kp ou knowledge processor). Ces classes peuvent alors etre spécialisées a l'aide d'un langage de programmation dedie. Une première version de cet environnement nous a permis de valider ces concepts de base, par la conception d'applications, en vision par ordinateur (système kiss), en diagnostic biomédical (système kids), en compréhension de la parole et en acquisition des connaissances. Le système kiss, décrit dans cette thèse, a été conçu pour manipuler les connaissances introduites par les phases d'analyse de bas niveau, de niveau intermédiaire et de haut niveau, dans une approche de type coopération région/contour. Dans notre approche multi-agents, ces connaissances sont distribuées au sein d'agents ks et kp, formant un réseau. Plusieurs améliorations ont été envisagées pour pallier un certain nombre de faiblesses de cet environnement et le rapprocher des plates-formes de conception en intelligence artificielle distribuée. Des améliorations fonctionnelles concernent l'introduction d'un mode d'exécution parallèle. Ces améliorations ont conduit a la définition d'un nouvel environnement. Des améliorations structurelles, encore a l'étude, concernent la définition d'agents hétérogènes et une structuration en couche des agents

Cette thèse vise à améliorer la conception des systèmes multi-agents, par l'étude et la modélisation des capacités humaines de planification et d'interaction. Elle s'appuie sur une expérimentation psychologique durant laquelle des sujets humains avaient à résoudre un problème de planification en connaissances incomplètes.<br /><br />Les protocoles collectés au cours de cette expérimentation ont été analysés du point de vue de la planification et du point de vue des interactions. Ainsi, un modèle de la planification humaine et un modèle de l'interaction humaine ont pu être conçus.<br /><br />Ces deux modèles sont intégrés de façon homogène à une nouvelle architecture d'agent appelée BDIGGY. Parmi les modèles d'agents existants, le modèle BDI (Belief, Desire, Intention) offre un cadre intéressant pour la conception d'agents délibératifs capables de planifier et<br />d'interagir selon leurs états mentaux. Ainsi, l'architecture BDIGGY est née d'une fusion entre le système IGGY (un système pré-existant de planification humaine) et une architecture BDI étendue à la résolution coopérative de problèmes.<br /><br />Le modèle de l'interaction humaine introduit dans BDIGGY est sur deux niveaux :<br />1. il s'appuie sur la théorie des actes de langage pour modéliser les énoncés, à l'aide d'un ensemble de performatives (comme c'est le cas dans les ACL classiques) appliquées à des états mentaux ;<br />2. il utilise un modèle du discours, représenté par des automates temporisés, pour décrire la dynamique des conversations humaines, en remplacement des protocoles de communication jugés trop rigides.<br /><br />Les niveaux de l'énoncé et du discours sont liés par une sémantique des performatives. Cette sémantique décrit les pré-conditions et les post-conditions portant sur les états mentaux des agents, à la réception et à l'envoi de messages.<br /><br />Dans BDIGGY, l'interaction, la planification et les connaissances s'entrelacent grâce auxconcepts BDI.<br />L'architecture BDIGGY est validée en comparant au cours d'un test "à la Turing", les protocoles expérimentaux provenant de l'expérimentation psychologique et les protocoles générés par des agents BDIGGY, durant une simulation de la résolution du problème.

L'essor d'Internet et du Web a favorisé la mise en ligne de nombreuses informations disponibles, potentiellement utiles pour la veille technologique et scientifique d'une entreprise. Différentes techniques de recherche d¤information sur le Web ont été proposées afin de construire des outils permettant d'affiner la recherche pour obtenir des résultats pertinents. Cependant, dans le contexte du Web actuel, malgré de grandes avancées dans le champ de la recherche d'information, ces outils ont montré leurs limites en termes de précision et de rappel. L'application des technologies du Web Sémantique, en particulier des ontologies, semble donc intéressante pour améliorer les performances de la tâche de veille technologique et scientifique sur le Web. Les travaux de cette thèse se sont déroulés dans le cadre d'une coopération entre le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) et l'équipe ACACIA de l'INRIA Sophia Antipolis. L'objectif principal est d'exploiter les technologies du Web Sémantique pour développer un système de veille (OntoWatch), guidé par des ontologies, pour collecter, capturer, filtrer, classer et structurer le contenu du Web en provenance de plusieurs sources d¤information dans un scénario d'aide à la veille technologique et scientifique. Dans une première partie, nous modélisons le processus de veille technologique et scientifique du CSTB reposant sur le modèle général de veille proposé par Lesca. Puis nous identifions les apports potentiels de l¤ontologie dans les différentes étapes et nous construisons une ontologie dédiée au système de veille. Cette ontologie intègre une partie d'une ontologie existante et des vocabulaires offerts dans des thésaurus du domaine du CSTB. Ensuite, nous proposons des algorithmes utilisant une ontologie pour améliorer la recherche des documents sur le Web, puis générer automatiquement les annotations sémantiques (représentées dans le langage RDF) sur ces documents. Ces annotations alimentent dans le système les bases d'annotations, sur lesquelles repose la recherche sémantique d'informations. <br />Enfin, nous proposons une architecture multi-agents pour l'implémentation du système OntoWatch. Nous nous focalisons en particulier sur la conception des sous-sociétés d'agents dédiées à la recherche et à l'annotation automatique des documents sur le Web.

Cette thèse présente le résultat de notre travail sur l'étude des structures organisationnelles dans les systèmes multi-agents. L'approche proposée met l'accent sur la primauté de l'organisation multi-agents sur les architectures individuelles pour répondre aux besoins d'hétérogénéité,d'adaptation et de contrôle dans les systèmes de taille importante. Le coeur de ce travail est donc un modèle générique de description d'organisation, basé sur les notions de groupe, agent et rôle. Il est montré comment cette description structurelle et fonctionnelle permet de fédérer des systèmes multi-agents ayant des architectures de contrôle, des buts ou des modèles d'interactions différents. Nous dégageons alors plusieurs conséquences de ce modèle, selon les points de vue de la formalisation, de l'implémentation, de la conception ou des applications. Nous présentons en particulier une expression dans une variante du pi-calcul, que nous illustrons par l'étude du meta-niveau dans cette formalisation. L'aspect opératoire a été abordé par la réalisation une plate-forme générique de développement et exécution de systèmes multi-agents, basée sur le modèle d'organisation proposé et conçue pour permettre l'accueil de systèmes ayant des architectures fortement hétérogènes. Nous montrons alors comment un lien peut être fait avec d'autres approches en conception multi-agent, et proposons quelques pistes pour l'utilisation dans le cadre des langages de modélisation. La validation expérimentale de ce travail est finalement abordée par des expérimentations ciblées sur le modèle et la plate-forme proposée ainsi que par des applications à visée plus générique.

Le terme agent a été introduit pour masquer l'origine diverse des participants (produits logiciels ou humains) intervenant dans une interaction. Un agent est considéré comme une boîte noire capable de contrôler son comportement. Cette propriété, appelée autonomie, est en contradiction avec la possibilité de contrôler l'agent depuis l'extérieur. Dans cette thèse, nous proposons la norme sociale comme une solution de compromis à ce conflit. Une norme a le double rôle d'informer quel est le comportement désirable et d'influencer les agents pour qu'ils l'adoptent. Cette thèse comprend deux parties, la première introduit les concepts, la seconde propose les outils. La première partie est centrée autour du paradigme de la conception sociale des Systèmes Multi-Agents (SMA). Nous montrons comment les notions de dépendance sociale, d'organisation et de rôle permettent de mieux décrire l'interaction entre agents. La notion de norme est définie dans ses diférentes acceptions : domaine juridique, sécurité informatique, systèmes distribués, et SMA. Ensuite, nous présentons nos choix et nos solutions concernant l'interaction normative. Les structures architecturales qui en résultent sont appelées Système d'Agents Normatifs (SAN). Nous montrons quels en sont les acteurs majeurs et quels sont les outils pour les construire. La description des normes utilise les concepts d'action, de temps, d'obligation et d'agence. La deuxième partie montre comment ces concepts sont formalisés dans la littérature (p. ex. logique temporelle, déontique, de l'action) et présente leurs inconvénients majeurs. Ensuite, nous proposons un modèle temporel pour décrire l'interaction normative en expliquant les choix des éléments utilisés et nous montrons son applicabilité. Le modèle est utilisé pour produire les outils nécessaires à la construction des SAN : le monitoring des comportements des agents, la détection des violations, l'ordonnancement déontique, la communication normative.

Cette thèse présente le modèle d'un mécanisme de raisonnement social fondé sur la théorie de la dépendance. Ce modèle permet à un agent de raisonner sur autrui et plus particulièrement de calculer ses relations et situations de dépendance. Un agent est dépendant d'un autre si celui-ci peut l'aider/l'empêcher d'atteindre un de ses buts. Nous considérons notre mécanisme de raisonnement social comme un composant essentiel pour la conception d'agents artificiels réellement autonomes, évoluant dans un univers multi-agents ouvert. La notion d'ouverture désigne la capacité d'ajouter ou de retirer dynamiquement dans le système des agents. Comme dans ces systèmes l'organisation des agents ne peut pas être spécifiée pendant la phase de conception, la résolution coopérative de problèmes est fondée sur la formation dynamique de coalitions. Dans ce contexte, des agents doivent être capables de s'adapter aux changements dynamiques du système, en particulier en évaluant pendant la phase de résolution si leurs buts sont réalisables et si leurs plans sont exécutables. Comme nous ne supposons pas que les agents soient bienveillants, notre modèle fournit un critère pour évaluer les partenaires le plus susceptibles d'accepter une proposition de coalition. Enfin, comme dans ces systèmes des agents n'ont pas généralement une représentation complète et correcte les uns des autres, notre modèle leur permet de détecter une inconsistance au niveau de la société et de choisir un contexte à être maintenue. Nous avons implémenté ce mécanisme de raisonnement social en utilisant une programmation orientée objet. Nous l'avons utilisé pour développer deux applications, le simulateur DEPNET et le système DEPINT, qui illustrent son utilisation selon deux perspectives scientifiques différentes. D'une part, selon une perspective de simulation sociale, notre modèle fournit un outil informatique permettant l'analyse et la prédiction des divers schémas intéressants d'interaction sociale, et l'évaluation du pouvoir social des agents. D'autre part, selon une perspective de résolution de problèmes, notre modèle peut être utilisé pour concevoir dynamiquement l'organisation des agents dans un contexte de systèmes multi-agents ouverts.

Cette thèse aborde la spécification et la réalisation de CELINE, outil de correction des erreurs basé sur une architecture multi-agents à deux niveaux : <BR> 1) Un système lourd, renfermant l'ensemble du savoir linguistique (multi-domaines par rapport à l'univers du discours), et générateur de systèmes individualisés. Les agents peuvent être considérés comme imparfaits ou partiellement inadaptés. Ils sont mis en concurrence par domaine d' expertise.<BR> 2) Un système léger implanté sur le site du rédacteur, système construit par apprentissage par le système central à partir des travaux de ce rédacteur.<BR> La spécification du système se construit tout au long des chapitres.<BR> La problématique de la correction des erreurs et la finalité de la conception d'un système de correction le plus automatique possible, avec des prises de décision à faible granularité reposant sur des critères multi-niveaux, nous entraînent vers un besoin de coopération justifiant une réalisation multi-agents.<BR> Une taxinomie des erreurs et des rappels sur l'analyse linguistique nous permet d'établir un début de structure du tableau noir du système. Nous consolidons nos choix par une comparaison du système attendu avec quelques prototypes du domaine. Nous examinons ensuite les comportements sociaux de deux agents chargés de définir l'un un modèle linguistique partiel suffisant du rédacteur et l'autre un sous-ensemble pertinent du système global. Nous découvrons alors le modèle de communication des agents et complétons notre structure de données par les marques de validité.<BR> La méthode des structures permet une quantification, incluse dans le tableau noir, de la correction des fautes d'accords.<BR> Après une approche des systèmes multi-agents, nous présentons une synthèse de l'architecture de CELINE et du fonctionnement des pilotes et de quelques agents.<BR> Un bilan rapide, précèdera en conclusion, une mise en situation du système proposé dans le cadre des industries de la langue et dans un environnement réseau du type Internet.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la constitution de communautés mixtes rassemblant des agents naturels (humains) et des agents artificiels. Dans cet objectif, la thèse présentée traite des interactions pouvant exister entre ces types d'agents lorsqu'ils sont mis en présence au sein d'une communauté virtuelle. Les modèles d'agent et d'interaction proposés reposent sur l'hypothèse que chaque message est porteur d'un potentiel de sens -négociable- qu'il est nécessaire d'interpréter et non pas porteur d'un sens -unique et précis- qu'il suffit de décoder. Ceci implique les deux points centraux suivants : l'enrichissement contextuel du message et le focus conversationnel. Le premier point, l'enrichissement contextuel, associe un message avec son contexte de façon à permettre l'interprétation de ce message plutôt qu'un simple décodage comme cela est le cas dans les applications informatiques classiques. De manière duale, un processus d'expression remplace l'encodage. Le deuxième point, le focus conversationnel, représente l'objet de la discussion, lui aussi négociable et construit de manière collective par l'ensemble des interactants, leurs différentes interventions entraînant l'émergence du dialogue. Un agent conversationnel dédié à la recommandation de films, dans le cadre d'une boutique virtuelle 3D, constitue le cadre technologique et applicatif de la thèse défendue qui se conclut sur l'analyse de plusieurs dialogues entre cet agent et un client humain.

Dans le but de remédier aux problèmes aujourd'hui omniprésents dans le secteur du transport, qu'ils soient financiers, environnementaux ou autres, nous nous intéressons à l'établissement d'un système de covoiturage dynamique optimisé. La voiture partagée est venue subvenir à des besoins restés insatisfaits en matière de déplacement (flexibilité spatiotemporelle...) encourageant l'émergence d'un mode de transport révolutionnaire qu'est la comodalité. Le focus est alors mis sur la complémentarité entre les modes collectifs et individuels et vient considérer la voiture partagée et plus particulièrement le covoiturage comme des modes de transport à part entière. Placés dans ce cadre, nous nous intéressons à l'aspect temps réel dans les systèmes de covoiturage et développons nos travaux dans ce sens. Ce problème ayant une complexité qui n'est pas des moindres, tous nos efforts sont dirigés dans le but de contrecarrer cet obstacle et mettre en œuvre une application logicielle compétitive à grande échelle offrant satisfaction et qualité de service. Pour ce faire, nous considérons une alliance des systèmes multi-agents et des techniques d'optimisation donnant lieu à des agents optimisateurs répartis selon une modélisation de graphe dynamique distribué. Celui-ci est établi sur la base d'un principe de décomposition du réseau géographique desservi inspiré des techniques de classification pour la mise en exergue des zones de concentration des abonnés. Cette modélisation favorise le traitement parallèle des requêtes de par la décentralisation et décomposition du processus initial sur une multitude d'agents optimisateurs chargés chacun d'une ou plusieurs tâches de moindre complexité.

Les systèmes agricoles sont en constante évolution sous les effets conjugués d'innovations techniques et organisationnelles et de changements du contexte socio-économique. A l'échelle d'un territoire, des acteurs locaux peuvent encourager et accompagner des changements de ce type s'ils ont une vision claire de leurs impacts potentiels. L'objectif de cette thèse est d'élaborer et d'appliquer une démarche permettant d'assister agriculteurs et autres acteurs locaux d'un territoire dans la construction et l'évaluation de scénarios d'évolutions des systèmes agricoles. Une démarche basée sur des approches permettant une analyse prospective, multicritères, multi-échelles et participative d'évaluation des systèmes agricoles a été développée. Elle a été mise en oeuvre en Camargue (sud-est de la France), avec des exploitants céréaliers et des acteurs de la production agricole et de la gestion du territoire. Des scénarios portant sur la réforme de la politique agricole commune (PAC) en 2012-2014, ainsi que sur des objectifs nationaux de réduction de la consommation de pesticides et de développement de l'agriculture biologique ont été développés. Ces perspectives d'évolution des systèmes agricoles camarguais ont été évaluées, via la formalisation de nombreuses données et connaissances. Deux outils de modélisation ont été utilisés : un modèle multi-agent a permis la mise en place de séances de simulation interactives avec des agriculteurs, et un modèle bioéconomique a été développé et utilisé avec des acteurs locaux tels que le syndicat des riziculteurs et le parc naturel régional. Les scénarios portant sur la réforme de la PAC ont confirmé la dépendance des exploitations rizicoles aux subventions. Des agriculteurs ont testé différentes stratégies d'adaptation de leurs exploitations à la suppression de l'aide couplée à la production rizicole. Ces stratégies, souvent basées sur la diversification des activités ou sur la conversion à l'agriculture biologique, ne permettaient pas de compenser les pertes économiques liées à la disparition de l'aide couplée. A l'échelle du territoire, ces stratégies réduiraient fortement la surface cultivée en riz, avec des impacts importants sur d'autres activités en lien avec la production agricole. Cependant ces stratégies vont dans le sens des objectifs gouvernementaux de réduction des impacts de l'agriculture sur l'environnement. Des scénarios portant spécifiquement sur ces objectifs ont permis d'identifier des marges de manoeuvre importantes au niveau des exploitations céréalières camarguaises. Cette thèse propose un cadre pour la mise en oeuvre de démarches d'évaluation des systèmes agricoles dans un territoire, qui associe les agriculteurs et les acteurs locaux à différentes étapes, depuis leur engagement pour le choix des scénarios, l'acquisition et l'analyse des données, la construction des outils de simulation et l'évaluation de scénarios. La combinaison de différents outils de modélisation pour la réalisation de réflexions collectives, pourrait contribuer à la mise en place d'actions pour un développement durable de l'agriculture.