1996
IA distribuée & systèmes multi-agents
Port-Camargue
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Nombre d'articles : 14
Conception distribuée de l'industrie... ... à l'industrie Olivier Garro
Une société d'agents pour la prise de décision dans les organisations productivesYacine Ouzrout Nadia Kabachi Jean-Marc Vincent
Un modèle du jeu de Go basé sur des interactionsBruno Bouzy
Opération d'agents " anytime pour la planification en temps réel complexe Thierry salvan Stéphan Brutnessaux Alain Grumbach
Segmentation de séquences d'images cytologiques par un système multi-agentsAlain Boucher Xavier Ronot Catherine Garbay
Organisation évolutive d'un système multi-agents Illustration par des agents-robots miniersEmmanuelle Grislin-Le Strugeon Gauthier Agimont René Mandiau Patrick Millot
Distribution de GSATYoussef Hamadi
Un modèle de systèmes d'agents autonomes situés application à la déduction automatiqueJean-Pierre Müller Paolo Pecchiari
Coopération et intentionnalitéCharles Lenay
Langage de Spécification de Protocoles de Coopération: une Implantation à base de KQMLJacques Ferber
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Résumé : La médecine est le secteur socio-économique qui supporte le plus grand nombre d'applications des techniques de l'intelligence artificielle. Télémac est un logiciel multi-agent de Télémédecine en cours de commercialisation, conçu en collaboration avec des médecins du Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (C.H.U.). Nous énonçons dans la première partie les spécificités de Télémac et les raisons qui nous ont amené à choisir une architecture multi-agent. Ensuite, nous décrivons les principes de la plate-forme Synergie qui supporte cette application médicale. Pour garantir aux développeurs des propriétés essentielles comme la cohérence des informations et la rapidité de traitement, les agents de Synergie suivent des règles de coopération. Elles sont héritées automatiquement par les agents pour contrôler l'acceptation, l'abandon, le refus et la persistance de but ou de donnée, et commandent l'acte spontané de communication. Après avoir décrit en détail un exemple de fonctionnement de Télémac, nous comparons brièvement notre approche de la coopération à celles qui sont communément adoptées par d'autres auteurs.Les contraintes rencontrées lors du développement de Télémac nous ont conduit vers de nouvelles perspectives que nous analysons en fin d'article.
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Résumé : « Aujourd'hui l'entreprise manufacturière doit être considérée, nonplus comme une organisation monolithique, où peu de place est laissée à l'autonomie et peu d'importance est accordée aux interactions entre les différents composants, mais comme un ensemble de systèmes de prise de décision, de traitements et de communications. Cela revient à dire une organisation distribuée, dynamique etréactive. » [Bur 96]Sur la base de ce paradigme, et par rapport aux approches de simulation à événements discrets traditionnellement centrées sur la maîtrise des flux physique et informationnel, nous allons essayer de mettre en évidence dans cet article la complexité des mécanismes décisionnels. Et, l'intérêt d'intégrer aux modèles de simulation une dimension cognitive, pour prendre en compte l'impact de la réalité « technologique » : flux, synchronisation, aléas de production, etc. sur les résultats des décisions prises dans les organisations.Pour cela, nous allons présenter un modèle de simulation issu des techniques de simulation à événements discrets (SED), dans lequel une modélisation du système décisionnel à base d'agents est intégrée. La structure de base de ce modèle est formée par le couplage d'un « Agent Cognitif » et d'un « Centre d'Activité ». Un agent cognitif est un module de décision qui oriente l'action d'un centre d'activité (processus opérationnel), par le biais de décisions issues d'un module de raisonnement utilisant des rationalités de niveau supérieur, des intentions propres, et l'ensemble des connaissances que l'agent a de son environnement.La mise en oeuvre de ce modèle se fera par la construction d'un modèle d'implémentation basé sur les techniques de simulation orientée objets (objets actifs,progammation concurrente), et sera validée par un exemple pédagogique.
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Résumé : Ce papier présente un modèle de classification des relationsqui facilite l'étude des interactions au niveau d'un système multi-agents. Ce modèlepermet, entre autres, de détecter les conflits potentiels ainsi que les éventuelles opportunités de coordination. Ce modèle est complété par des outils permettant de mesurer la structure relationnelle entre agents. Finalement, un exemple emprunté aux systèmes manufacturiers est présenté de façon à montrer l'utilité du modèle de classification.
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Résumé : Cet article présente le modèle du jeu de Go basé sur des interactions qui supporte le programme INDIGO 1. Les agents sont construits par connexité et morphologie. D'une part, ils interagissent avec le monde externe et héritent d'un intérieur et d'un extérieur. Les interactions (agent - monde externe) permettent de reconnaître approximativement les faiblesses des agents. D'autrepart, les agents interagissent les uns avec les autres. Les interactions inter-agentspermettent de connaître l'état (mort ou vivant) des agents. Les agents prédateurs d'un agent mort fusionnent autour de lui et le mangent pour former un nouvel agent. Ce modèle permet à INDIGO de jouer des coups tactiques, non optimaux, très pratiques en parties de Go réelles.
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Résumé : Les applications d'intelligence artificielle (IA) temps réel nécessitent lacoopération de processus élaborés de raisonnement et de processus réactifs Lessystèmes multi-agents (MA) sont bien adaptés à la spécification de tels systèmescomplexes grâce à leurs avantages pour le génie logiciel et leurs capacités deraisonnement. Mais ils doivent aussi garantir des performances du point de vue de la réactivité. Les agents doivent tenir compte de l'évolution de l'environnement pour modifier leur comportement. Il doivent adapter leurs plans. Nous présentons une décomposition du processus de conception d'un agent en terme de prise en compte des caractéristiques temps réel dans la définition, la mise en oeuvre et la réalisation des capacités de l'agent. Issue de cette décomposition; nous proposons ensuite une vision micro/macro-scopique du temps réel dans un agent, c'est-à-dire une analyse découplée du niveau du comportement (raisonnement en temps limité, intégration de la perception) et du niveau structurel (architecture logicielle support). Nous présentons un agent temps réel sous ces deux aspects. Un modèle d'agent réalisant l'intégration réactif/cognitif est proposé et l'utilisation d'un système tableau noir parallèle comme structure d'un tel modèle est discutée. Des instanciations de ce modèle réactif / cognitif sont données sur deux exemples, la gestion de réseau télématique et un système de négociation sur le réseau. Ces illustrations montrent les, résultats de ce travail au niveau de la conception d'agent dans un cadre temps réel a l'aide de notre approche contribuant aux travaux sur les modèles d'agents et leursarchitectures logicielles.*Maître de Conférences à l'Univers *ité Pierre Mendès-France (UPMF)-Grenoble IC Chargé de Recherche au Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
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Résumé : Les systèmes multi-agents offrent parmi l'éventail des techniques d'intelligence artificielle des capacités à traiter des problèmes de plus en plus complexes. Des travaux récents menés sur ces techniques et leur combinaison avec des techniques de l' IA temps réel, ont permis de valider leur apport pour le développement d'applications d'aide à la décision dans des environnements temps réel complexes.Nous présentons dans cet article des réflexions menées dans le cadre du projet européen EUCLID RTP6.1, projet qui vise à étudier l'apport des techniques d'IApour le développement des futures stations d'aide au commandement.Nous décrivons une approche multi-agents intégrant des techniques de raisonnement "anytime" et progressif basées sur des approximations, et la justifions par raPPort au problème de planification en environnement temps réel complexe queous abordons dans le cadre de ceprojet.ont été réalisésdans le cadre de la collaboration GRACE EUCLID RIP6.1travaux
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Résumé : Nous présentons un système multi-agents pour la segmentation d'image cytologiques. Les agents intègrent plusieurs comportements, gérés par de_s_priorités. Trois comportements de base sont définis. Le"comportement deper - ception _explore l'environnement et crée une image de segmentation:lécomportémenid'interaction" négocie avec les autres agents des zones d'intérêt commun. Le _comportement deroductio permet à un agent de lancer d'autres agents de segmentation. Ces comportements accumulent des informations permettant de modifier les priorités d'exécution des autres comportements. Les comportements de perception et de reproduction sont spécialisés selon les composantes de l'image que l'agent doit segmenter. Des résultats concernant l'application, provenant d'un prototype existant, sont montrés puis analysés.
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Résumé : La procédure GSAT [SLM92b] [SK93b] [SK93b] est une procédure de recherche gloutonne destinée à trouver des instanciations satisfiables de formules logiques mises sous forme normale conjonctive. Bien qu'incomplet de nature, cet algorithme a montré toute l'étendue de ses capacités en traitant efficacement des instances de grandes dimensions dont l'accès est toujours interdit aux méthodes de recherche exhaustives classiques. Cet article a pour objet la présentation d'une version distribuée efficace de la procédure GSAT. Le but affiché étant de fournir une version de l'algorithme susceptible de profiter pleinement des architecturesmatérielles à venir.
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Résumé : Poser que l'intentionnalité des agents soit nécessaire à leur coopération présuppose que l'on ait clairement défini la notion d'intentionnalité et que l'on ait montré son rôle causal dans la coopération. En aucun cas, il ne peut suffire d'en appeler à une "intentionnalité collective" magique, ou à une adéquation télépathique des buts individuels. Nous proposons donc de distinguer la coopération de fait et la représentation de cette coopération. Cela nous conduit à distinguer une "herméneutique de premier ordre", expliquant la dynamique complexe de tout Système Multi-Agents, et une "herméneutique de second ordre", fondée sur l'interprétation de cette dynamique par les différents agents. On peut alors caractériser précisément coopération non intentionnelle et coopération intentionnelle.
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Mots-clefs : Systèmes multi-agents, protocoles de coopération, argumentation.
Résumé : Nous nous plaçons dans le contexte de la résolution distribuée de problèmes, contexte dans lequel les agents coopèrent à la résolution d'un problème ‘)ar envoi de rriessuesPour coopérer, les agents utilisent des Ï3rcaocoles---de-c_Qopératiomitels que, par exemple le protocole de contract net (16). Cet article propose une implantation d'un langage de spécification de protocoles de coopération ayant une structure suffisamment générale pour permettre de décrire n'importe quel processus de coopé- ration, mais qui utilise un schéma général de coopération basé sur des connaissances en théorie des actes de langages pour limiter les possibilités d'échanges entre les agents. En effet, la définition de notre langage s'appuie sur les travaux de classification des actes de langage de Ballmer et Brennens- tuhl[2]. Dans ce langage, un protocole est défini par un ensemble d'états et de transitions possibles à partir des états. Définir un protocole particulier tel que le contract net, c'est restreindre l'ensemble des états possibles et les transitions possibles à partir d'un état, et instantier un certain nombre de champs caractérisant le protocole. Nous donnons ainsi à travers notre langage la possibilité de définir de nouveaux concepts de coopération qui vont servir à mieux cerner le contexte dans lequel le protocole sera utilisé. Dans ce contexte, un système mufti-agents de résolution de problèmes est formé d'un ensemble d'agents ayant chacun à sa disposition, une bibliothèque de protocoles de co- opération. Chaque agent consulte sa bibliothèque pour guider son processus de coopération avec les autres agents. Nous proposons donc, un modèle d'agent capable d'utiliser cette bibliothèque, c'est à dire capable d'interpréter le contenu de la bibliothèque et de suivre l'exécution du protocole. Une implantation de ce modèle est en cours.