ABROSE est un outil de commerce électronique de médiation de services fondée sur des agents. Une mémoire collective se forme au sein d'une population de fournisseurs et de clients représentés par des agents. ABROSE cherche à modéliser et à traiter cette mémoire collective dans une place de marché électronique pour faciliter les qualité des échanges.

Objectifs du projet de recherche

Le commerce électronique est basé sur l'échange de produits et comprend les phases de courtage et de négociation. Il s'est beaucoup développé grâce aux facilités offertes par Internet avec lequel la quantité de produits offerts croît sans cesse. Par conséquent, un utilisateur a besoin d'un outil pour le guider dans cette recherche du bon interlocuteur.

Le système ABROSE intervient au niveau de la phase de recherche de ce bon interlocuteur pour apporter une aide pour le courtage en proposant à un client une liste de fournisseurs de services pertinents pour son besoin, et en permettant la publicité ciblée pour les nouvelles offres de fournisseurs.

La fonction de courtage d'ABROSE est un logiciel développé selon la technique des AMAS. L'architecture d'ABROSE est constituée d'un ensemble imbriqué de systèmes multi-agents adaptatifs. Tout usager (client ou fournisseur) dispose d'un agent qui le représente. Cet agent possède une gestion de profil incrémentale sur lui-même et sur d'autres agents qui sont mis à jour automatiquement lors des transactions effectuées par l'usager. Son originalité vient notamment de sa gestion automatique du profil utilisateur et de l'utilisation de l'expériences de toutes les transactions pour améliorer la fonction de médiation.

Contexte du projet ABROSE

Une place de marché électronique est constituée d'une collection importante de fournisseurs et de clients qui ont des offres et des besoins très dynamiques. ABROSE est un outil de commerce électronique de médiation de services fondée sur des agents.

L'idée principale est qu'une mémoire collective se forme au sein d'une population de fournisseurs et clients représentés par des agents. Cette mémoire collective est constituée des expériences individuelles ou des recommandations formulées par les usagers. ABROSE cherche à modéliser et à traiter cette mémoire collective (et individuelle) dans une place de marché électronique, pour faciliter la qualité des échanges. Les principales fonctionnalités d'ABROSE offertes sont :

• pour les clients (consommateurs) des interactions simplifiées, un assistant personnalisé, une notification spontanée des nouvelles offres, une aide à la navigation et à la formulation de requêtes, ainsi que la proposition d'une liste de fournisseurs pertinents répondant à la requête donnée par le client.
• pour les fournisseurs de service une diffusion ciblée des offres vers les seuls clients potentiellement intéressés, une collecte des informations sur les intérêts réels des consommateurs et sur les offres du marché.

Architecture du système

Pour atteindre ces objectifs, une architecture à plusieurs niveaux de systèmes multi-agents a été spécifiée et réalisée. La plate-forme ABROSE V2.0 est implémentée en Java avec JWS1.1.3, la communication entre le système multi-agent et le reste du système est développée avec OrbixWeb3.199.

Le logiciel de courtage, qui inclut notamment les systèmes multi-agents, fonctionne sous Solaris 2.6. Le client est un Personal Computer équipé du navigateur standard Netscape 99.

Le logiciel de courtage comprend trois niveaux de systèmes multi-agents auto-organisateurs :

1. Le niveau supérieur d'ABROSE est un système multi-agent de sites (agents de médiation) communiquant par envoi de messages.
2. Chaque site est un système multi-agent de niveau intermédiaire (agents de transaction) contenant des agents interagissant en son sein. Chacun de ces agents représente soit un client, soit un fournisseur de service.
3. Pour que les interactions dans chacun des deux niveaux s'effectue de manière pertinente, les agents raisonnent en fonction de connaissances privées et dynamiques qu'ils possèdent les uns sur les autres : des croyances. Elles sont gérées dans un système multi-agent appelé réseau de croyances qui est privé à chaque agent de transaction. Tous ces réseaux de croyances constituent le niveau inférieur.  L'approche par auto-organisation coopérative de ces systèmes multi-agents garantit une satisfaction individuelle et collective optimales alors qu'il n'existe jamais de connaissance globale de l'état du système.

Scénarios de démonstration

ABROSE est un système multi-agent dans lequel chaque agent coopère, en utilisant son propre réseau de croyances, pour identifier soit des offres susceptibles d'intéresser des clients soit des requêtes susceptibles d'intéresser des fournisseurs de service. Les requêtes et les offres sont exprimées en langage libre et les résultats fournis sont classés selon la pertinence qu'ils ont dans le réseau de croyances.

Les scénarios de démonstration ci-dessous mettent en évidence les fonctionnalités d'ABROSE, au niveau de la qualité de service proposée aux utilisateurs, et son application dans deux domaines : commerce électronique "business to business" et le télétravail. Pour la démonstration, 20 fournisseurs de service et 50 clients sont sur la place de marché.

Scénario 1 : "Besoin d'un service de traduction"

Dans ce scénario, les fonctionnalités d'ABROSE qui sont mises en évidence sont celles relatives à la recherche de fournisseurs pertinents pour une requête donnée et la facilité de formuler une requête pour le client. Pour cela, l'utilisateur se connecte au système ABROSE. Il sélectionne le menu correspondant à l'insertion d'une requête, et il remplit les champs correspondants au sujet et au texte de sa requête. ABROSE analyse ses croyances pour savoir s'il existe un ou plusieurs fournisseurs de service qui sont pertinents pour répondre à la requête. Les fournisseurs susceptibles de répondre, sont présentés par ordre de pertinence à l'utilisateur. Ce dernier sélectionne ensuite le fournisseur de service qui lui semble le plus approprié. Cette sélection provoque la connexion automatique au site et à l'interface du fournisseur de services. L'utilisateur peut par la suite, être amené à compléter sa requête et à effectuer la transaction : achat du produit ou du service. Les actions de l'utilisateur pendant la transaction sont enregistrées et sont utilisées par ABROSE pour apprendre et pour modifier ses croyances sur les fournisseurs de services et les utilisateurs lors de la phase d'évaluation de la transaction par l'utilisateur.

Un exemple de ce type de scénario est effectué avec un utilisateur représentant la compagnie Plantagenet Limited (UK). Cette compagnie est spécialisée dans les nouvelles générations d'ordinateurs. Plantagenet recherche quelqu'un pour traduire en suédois un document technique écrit en anglais. Les étapes sont les suivantes :

• L'utilisateur Plantagenet se connecte au système ABROSE.
• L'utilisateur sélectionne le menu "Request/Offer Registration" pour entrer sa requête qui aura comme sujet : "Translation" et comme texte : "I need for Translation of Technical Documents on Supercomputers ( about 50 pages long ) from English into Swedish".
• ABROSE donne la liste des fournisseurs de service pertinents : "Web+Translation, Transcription, Written+Translation, Interpreting".
• Après le choix de l'utilisateur, la connexion au système Tradezone est faite et la transaction est effectuée.
• Ensuite, pour permettre l'apprentissage la transaction est évaluée à "bon".

Pour montrer l'apprentissage du réseau de croyances de l'agent de transaction de l'utilisateur dans ABROSE, cette requête est effectuée encore une fois, en choisissant un nom du fournisseur différent et une évaluation de la transaction à "mauvais".

L'évolution des croyances de l'agent de transaction représentant Plantagenet entre la première et la deuxième transaction est mis en évidence en effectuant une fois de plus la même requête.

Scénario 2 : "Nouvelles offres"

Dans un scénario d'offre, le fournisseur de services a quelque chose à vendre et souhaite utiliser les fonctionnalités d'ABROSE qui lui permettent d'atteindre d'éventuels clients. Comme dans le scénario précédent, il se connecte à ABROSE et fournit ensuite un sujet et une description de son offre. ABROSE analyse le réseau de croyances de l'agent de médiation dans le but d'identifier des utilisateurs intéressés. Ces utilisateurs sont ensuite affichés au fournisseur de service, qui choisira à qui il souhaite envoyer l'offre. Quand un utilisateur sélectionné se connectera ultérieurement à ABROSE, il sera averti qu'il a reçu une offre et pourra évaluer sa pertinence.

Pour montrer un exemple de propagation d'offre, trois requêtes pour lesquelles ABROSE ne propose pas de fournisseurs de service sont réalisées.

Il s'agit des utilisateurs Glize et Barrett qui demandent :"I search for senior programming to develop a Web site" et l'utilisateur Einsiedler qui demande : "I search for a development of C++ software". Ensuite, Yamina qui est une spécialiste du développement de site Web, et qui cherche du travail, fait une offre à ABROSE via le fournisseur de service de nom Programming.

Le scénario se déroule comme suit :

• Le fournisseur de services Programming se connecte à ABROSE
• Il propose l'offre de Yamina dont le sujet est "Web development" et le texte est : "I am looking for some Web development work to start mid-may, Yamina , a senior programming level".
• ABROSE lui propose comme utilisateurs potentiellement concernés Glize et Barrett uniquement.
• Programming choisit d'envoyer l'offre à ces deux utilisateurs.

Quand les utilisateurs Glize ou Barrett se connectent plus tard à ABROSE ils peuvent évaluer la pertinence de l'offre de Programming dans le menu "Visualisation Request/Offer. Dans ce scénario, l'apprentissage au niveau de l'agent de médiation est mis en évidence par la mémorisation des requêtes non satisfaites des agents de transaction de Glize, de Barrett et de Einsiedler.

L'originalité d'ABROSE et ses principaux avantages sont:

• le système n'utilise pas d'ontologie prédéfinie, l'ontologie se construit par apprentissage du système.
• le système n'est pas dédié à la vente d'un certain type de produit. Il peut être utilisé pour n'importe quel domaine.
• le système n'est pas dédié à une langue, les fournisseurs de service peuvent décrire leurs services dans la langue de leur choix. Bien entendu les requêtes devront être réalisées dans la même langue.
• le système est ouvert, la création ou la suppression d'agents de transaction se fait en dynamique. La découverte d'un nouvel agent ou de la disparition d'un agent est apprise par les autres agents au fur et à mesure.
• le système s'adapte en permanence à l'évolution de la place de marché
• chaque agent a une connaissance partielle des autres agents.

Bibliographie du projet

• GLEIZES Marie-Pierre, GLIZE Pierre - ABROSE: Multi Agent Systems for Adaptive Brokerage - Fourth International Bi-Conference Workshop on Agent-Oriented Information Systems (AOIS-2002), 27-28 May 2002, Toronto (Ontario, Canada) at CAiSE'02.
• GLEIZES Marie-Pierre, GLIZE Pierre, LINK-PEZET Jo - An Adaptive Multi-Agent Tool For Electronic Commerce - The workshop on Knowledge Media Networking, IEEE Ninth International Workshops on Enabling Technologies : Infrastructure for Collaborative Enterprises (WET ICE 2000)  14-16 June 2000 Gaithersburg, Maryland
• GLEIZES Marie-Pierre, GLIZE Pierre - ABROSE : Des systèmes multi-agents pour le courtage adaptatif - 8ièmes Journées Francophones d'Intelligence Artificielle Distribuée et des Systèmes Multi-Agents, Saint-Jean de la Vêtre France 2-4 octobre 2000
• ATHANASSIOU Eleutherios, LEGER Alain, GLEIZES Marie-Pierre, GLIZE Pierre - Abrose : Adaptive Brokerage based on Self-Organisation Services and Users - Poster MAAMAW'99
• ATHANASSIOU E., CHIRICHESCU D., GLEIZES M.P., GLIZE P., LAKOUMENTAS N., SCLENKER H., LEGER A., MORENO J.I. - Abrose : A Co-operative Multi-Agent Based Framework for Marketplace - IATA, Stockholm, Sweden August 1999
• CARRE Jérôme, MACHONIN André, GLIZE Pierre - Un système multi-agent auto-organisateur pour l'apprentissage d'un profil utilisateur - 7ièmes Journées Francophones d'Intelligence Artificielle Distribuée et des Systèmes Multi-Agents, Saint-Gilles La Réunion, France, 8-10 novembre 199
• CARRÉ Jérôme, GLEIZES Marie-Pierre, GLIZE Pierre - A user profile learning mechanism from users profile - Proceedings on European Conference on Cognitive Science, Siena, 1999
• EINSIEDLER H.J., GLEIZES M-P., GLIZE P. - Abrose : A Co-operative Multi-Agent Based Framework for Electronic Marketplace - Infowin-Infobridge: Book about "Agent Technology", ACTS related publication November 1999
• GLEIZES M.P., LEGER A., ATHANASSIOU E., GLIZE P. - Abrose : Self-Organization and Learning in Multi-Agent Based Brokerage Services - 6th International Conference on Intelligence and Services in Networks, IS&N'99, Barcelona, Spain. Proceedings pp 41-54., Lecture Notes in Computer Science 1597, Springer 26-28, April 1999
• GLIZE Pierre, GLEIZES Marie-Pierre, LÉGER Alain - Brokerage communication in a cooperative multi-agent based mediation service : one example in Abrose - Foundation for Intelligent Physical Agent - Proceedings CFP6_016, 1999
• LEGER A., GLIZE P., GLEIZES M.P., EINSIEDLER H.J. - Abrose : Multi-Agent Based Brokerage Services in Electronic Commerce - Agent Link, Barcelona, Spain, 20 September 1999
• CAMPS V., GLIZE P., GLEIZES M.P., LEGER A., ATHANASSIOU E., LAKOUMENTAS N. - A Framework for Agent Based Information Brokerage Services in Electronic Commerce - EMMSEC, Bordeaux (F), 28-30 September 1998