Cette thèse est une proposition pour la conception de comportements crédibles dans les simulations informatiques pour agents situés dans un environnement virtuel. Le comportement d'un agent se définit à partir de l'observation des actions qu'il exécute dans un environnement. Chaque action exécutée résulte d'un choix de l'agent parmi l'ensemble des actions qu'il peut effectuer. Le comportement se construit donc à partir des capacités de l'agent lui permettant de résoudre ses buts, le raisonnement, et d'un choix influencé par ses traits de caractère, l'individualité. Ma contribution consiste à définir des comportements qui sont composés de ces deux parties : le raisonnement et l'individualité. Cette thèse se concentre sur la proposition d'un mécanisme de sélection d'action pour la partie individualité du comportement. Ce mécanisme se base sur les notions de motivations et d'alternatives. Les motivations sont l'expression de traits du caractère de l'agent, elles influencent le choix de l'action à exécuter. Les alternatives sont les résolutions possibles calculées par la partie raisonnement du comportement. Le mécanisme de sélection d'action s'appuie sur les alternatives pour déterminer, à l'aide des motivations, la meilleure action à exécuter à chaque instant. Les motivations influençant le comportement de l'agent sont définies indépendamment du contexte d'application permettant leur réutilisation pour d'autres agents et d'autres simulations. Ma contribution vise également à apporter un enrichissement au projet CoCoA par l'apport d'un mécanisme de sélection d'action concret basé sur les motivations ainsi que la réalisation d'un atelier de conception de comportement. / This thesis proposes a new design approach for building software agents that reflect believable behaviors in simulated virtual environments. Observing a specific agent's actions usually leads to defining its overall behavior schema, which is done according to the actions it performs while attempting to reach a goal and, the choices this agent decides to make because of specific personality traits. The contribution of this thesis is directly related to the design phase wherein an agent's behavior is to be defined. Defining an agent's behavior consists of reasoning and individuality.This thesis focuses on the introduction of a new action selection mechanism to an agent behavior's individuality.The main concepts behind the design of our action selection mechanism are motivations and alternatives.We look at motivations as the independent expressions of a specific agent's traits that influence its upcoming action selection. We look at alternatives as possible resolutions computed by the reasoning part of an agent's behavior. In our approach, the motivations influencing agents' behaviors are domain-free.Therefore, we were able to utilize our work in contributing to the CoCoA project by providing a concrete motivation-based action selection mechanism. Further to the interaction-oriented approach promoted by the CoCoA project, the action selection mechanism we propose makes it possible to provide the means to have reliable behavioral engine that is the same for all agents.

Cette thèse s'est intéressée à deux domaines de l'intelligence artificielle : d'une part l'apprentissage par renforcement (A/R), et d'autre part les systèmes multi-agents (SMA). Le premier permet de concevoir des agents (entités intelligentes) en se basant sur un signal de renforcement qui récompense les décisions menant au but fixé, alors que le second concerne l'intelligence qui peut venir de l'interaction d'un groupe d'entités (dans la perspective que le tout soit plus que la somme de ses parties). Chacun de ces deux outils souffre de diverses difficultés d'emploi. Le travail que nous avons mené a permis de montrer comment chacun des deux outils peut servir à l'autre pour répondre à certains de ces problèmes. On a ainsi conçu les agents d'un SMA par A/R, et organisé l'architecture d'un agent apprenant par renforcement sous la forme d'un SMA. Ces deux outils se sont avérés très complémentaires, et notre approche globale d'une conception “progressive” a prouvé son efficacité.

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Cette thèse est une proposition pour la conception de comportements crédibles dans les simulations informatiques pour agents situés dans un environnement virtuel. Le comportement d'un agent se définit à partir de l'observation des actions qu'il exécute dans un environnement. Chaque action exécutée résulte d'un choix de l'agent parmi l'ensemble des actions qu'il peut effectuer. Le comportement se construit donc à partir des capacités de l'agent lui permettant de résoudre ses buts, le raisonnement, et d'un choix influencé par ses traits de caractère, l'individualité. Ma contribution consiste à définir des comportements qui sont composés de ces deux parties : le raisonnement et l'individualité. Cette thèse se concentre sur la proposition d'un mécanisme de sélection d'action pour la partie individualité du comportement. Ce mécanisme se base sur les notions de motivations et d'alternatives. Les motivations sont l'expression de traits du caractère de l'agent, elles influencent le choix de l'action à exécuter. Les alternatives sont les résolutions possibles calculées par la partie raisonnement du comportement. Le mécanisme de sélection d'action s'appuie sur les alternatives pour déterminer, à l'aide des motivations, la meilleure action à exécuter à chaque instant. Les motivations influençant le comportement de l'agent sont définies indépendamment du contexte d'application permettant leur réutilisation pour d'autres agents et d'autres simulations. Ma contribution vise également à apporter un enrichissement au projet CoCoA par l'apport d'un mécanisme de sélection d'action concret basé sur les motivations ainsi que la réalisation d'un atelier de conception de comportement.