Résumé : Ce papier présente un modèle de conception de simulation multi-agent où chaque agent choisit dynamiquement le contexte dans lequel il souhaite être activé. Notre proposition, appelée EASS (Environnement comme Support Actif— pour la Simulation), s'appuie sur le modèle EASI (Environnement comme Support Actif de l'Interaction). En utilisant l'environnement comme support pour le partage des interactions, EASI facilite les interactions contextuelles. Notre objectif est d'étendre ce principe au processus de simulation, et plus particulièrementà la gestion de l'activation des agents. Le premier avantage est d'améliorer l'efficacité de lasimulation en ternie de temps d'exécution. Le second avantage est de donner un nouveau levierpour paramétrer une simulation. Le troisième avantage est de proposer une approche unifiéede l'interaction et de l'activation. Le modèle EASS est implémenté àpartir de la plate-forme multi-agent MADKIT.

Résumé : La prise en compte des communications multiparties dans une organisation nécessite la miseen oeuvre d’un support et d’une modélisationintégrant ces deux dimensions. Ce papier étendle modèle d’organisation normative MOISEafin de pouvoir spécifier les modes d’interactionentre agents autonomes participant à une organisation. Cette spécification a deux objectifs :(i) permettre à l’organisation multi-agent de vérifier que les agents utilisent correctement lesmodes d’interaction, (ii) permettre aux agentsde raisonner sur ces modes comme ils peuventle faire sur les normes. Seul le premier aspectest décrit dans le papier. Nous montrons la miseen oeuvre de cette extension dans une spécialisation du modèle d’interaction EASI, au seind’une application de gestion de crise.

Résumé : tion d’une Simulation multi-agent(MABS) nécessite un ordonnanceur afin desynchroniser l’exécution des agents et simuler la simultanéité de leurs comportements.Dans la majorité des frameworks MABS,l’ordonnanceur active les agents tour à tourafin qu’ils exécutent une action décidée selonleur contexte. L’agent activé utilise toutes lesinformations sur lui-même, les autres agentsou objets de son environnement qui lui sontaccessibles. Face à ce volume de données, unedifficulté est de déterminer efficacement lescombinaisons qui font sens pour l’agent parcequ’elles caractérisent un contexte pertinentpour lui. Dans la majorité des MABS, la détermination de ces contextes est enfouie dans lecode des agents et par conséquent il n’existepas d’algorithme permettant de diminuer leurtemps de calcul. Nous proposons de modéliserces sous-ensembles d’informations identifiantun contexte par ce que nous appelons un filtreainsi qu’un algorithme pour que chaque agentpuisse efficacement déterminer les filtres quile concernent. Nous comparons notre algorithme à une sélection séquentielle des filtres etdiscutons les premiers résultats.

Résumé : ans ce papier, nous nous intéressons à laconception de Systèmes de soutien au travailcollaboratif dans des situations où desacteurs distants, appartenant à desorganisations différentes et interagissant viaun ensemble de tables tangibles distribuées,doivent se coordonner et coopérer entre eux.Afin de prendre en compte ces particularités,nous proposons une conception à based’agents normatifs et d’artefacts médiantl’interaction entre les acteurs humains et lesagents. La collaboration humaine est iciobservée et évaluée sous l’angle de saconformité à des normes organisationnelles.Le rôle du systèmes multi-agents est dès lorsd’émuler ces Systèmes de normes, d’analyserl’activité humaine dans le référentiel qu’ellesconstituent, et de produire des feedbacksfavorisant la conscience mutuelle de cescontraintes. La conception s’appuie surl’approche de programmation orientée multiagent JaCaMo. Nous illustrons l’approcheproposée par une application à lapréparation à la gestion de crises naturellespour les services municipaux.