Article de référence | Réf : S7216 v1

Description d’un système multiagent
Systèmes multiagents

Auteur(s) : René MANDIAU, Emmanuelle GRISLIN-LE STRUGEON

Date de publication : 10 mars 2002

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INTRODUCTION

Les recherches issues de l’intelligence artificielle distribuée (IAD) et, en particulier, les systèmes multiagents (SMA) sont apparus aux États-Unis à la fin des années 1980. Les premières applications de laboratoire furent le développement d’un logiciel basé sur la reconnaissance vocale. Depuis lors, ce domaine a eu un essor formidable et a amené (à notre avis) un certain renouveau de l’intelligence artificielle traditionnelle. Dans les années 1990, une volonté de formalisation a permis l’introduction de nouveaux concepts et l’extension des travaux précédents vers d’autres types d’applications. Actuellement, des applications industrielles apparaissent et nous nous apercevons non seulement des problèmes théoriques sous-jacents mais aussi de la nécessité d’une méthodologie dans la conception de tels systèmes. Cet essor croissant est sans nul doute lié principalement à l’intégration de différents facteurs tels que l’intérêt théorique de cette nouvelle problématique et l’intégration des nouvelles technologies de l’informatique dans la « vie courante ».

D’une part, une motivation scientifique nous permet de répondre à des nouveaux besoins dans des domaines tels que l’intelligence artificielle et la coopération homme-machine. Le domaine des multiagents est issu initialement des recherches entreprises en intelligence artificielle (IA). L’IA, par définition, recouvre un ensemble vaste de problèmes tant théoriques que pratiques sur la modélisation et le développement de système intelligent, en particulier de système à base de connaissances. Cependant, elle a été confrontée à de nombreux problèmes théoriques, en particulier celui lié à l’explosion combinatoire. Cette nouvelle approche permet d’éviter de manipuler de nombreuses connaissances dans une seule entité en répartissant ces dernières dans plusieurs entités intelligentes. Cette répartition est ainsi destinée à réduire l’explosion combinatoire de la recherche. De plus, l’intégration de nouvelles entités intelligentes dans le même environnement a permis d’étendre les travaux de l’IA traditionnelle, puisque chaque entité doit intégrer les comportements des autres entités dans son environnement.

Outre l’extension des recherches en IA, ce domaine a permis de construire un cadre pour les coopérations entre l’homme et l’ordinateur. L’augmentation des capacités de raisonnement des ordinateurs a libéré davantage les individus en les assistant dans leurs différentes tâches. De nombreux chercheurs étudient des environnements où interagissent ces hommes et ces machines. Ces travaux traitent des aspects tels que l’exploitation des grandes quantités d’informations, la complexité des tâches à résoudre ou la prise en compte des facteurs humains (facteurs ergonomiques, sociologiques). Cependant, les interactions entre les individus et les machines nécessitent généralement une coopération qui se justifie par l’impossibilité pour un individu de réaliser seul son objectif. Les systèmes multiagents permettent d’étendre les travaux précédents tout en introduisant une vision différente de cette problématique de coopération. En effet, la réalité nous montre effectivement que cette coopération n’est pas un phénomène simple et statique mais que de nombreuses coopérations peuvent apparaître et disparaître dynamiquement. Nous pouvons ainsi définir et modé-liser cette évolution par des outils informatiques.

D’autre part, cet essor est bien sûr dépendant de l’évolution technologique de l’outil informatique. La baisse des coûts matériels et/ou logiciels a permis de développer très rapidement de nouveaux marchés économiques, en particulier dans le commerce électronique. D’un point de vue logiciel, les approches à base d’objets représentent l’application sous une forme abstraite. Le passage de l’objet à l’agent est caractérisé par l’ajout de nouvelles propriétés telles que la propriété décisionnelle des entités et les processus de communication interagents. De plus, les modèles client-serveur et des langages de programmation comme Java (produit développé par Sun) ont fortement accéléré la modélisation et l’implémentation distribuée des problèmes. Ces concepts ont convergé vers des environnements logiciels présentant une distribution fonctionnelle d’entités abstraites. Enfin, le nombre croissant d’utilisateurs ayant accès au réseau Internet (physiquement distribué) impose le développement de méthodes adaptées.

Cet article vise à présenter un « panorama » simplifié des systèmes multi-agents. Cette présentation décrit tout d’abord un système multiagent, puis détaille les propriétés minimales que doivent présenter de tels systèmes. Cette seconde partie est constituée de la mise en évidence des propriétés d’un agent et des propriétés liées aux interactions. Enfin, quelques exemples d’applications typiques illustrent cet exposé.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7216


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1. Description d’un système multiagent

Cette partie présente les caractéristiques d’un système multi-agent, en définissant les attributs d’une entité intelligente (appelée agent) et en introduisant la description du système complet.

1.1 Définition d’un agent

De nombreuses définitions d’agents existent [3] [9] [10] [18]. Aucune ne fait réellement l’unanimité jusqu’à présent en raison de la grande variété d’entités dénommées « agents ».

 

Un agent représente « une entité qui agit », c’est-à-dire une entité capable de modifier son environnement.

Cette définition est la plus large et peut correspondre aux humains, aux animaux, aux robots ou aux agents logiciels. Dans le cadre des systèmes multiagents, ce sont les agents artificiels (initialement logiciels) qui nous intéressent.

La question suivante est : « Qu’est-ce qu’un agent intelligent ? » De nouveau, la controverse n’est pas loin en raison du flou qui entoure la définition même de l’intelligence. Un agent logiciel est-il intelligent à partir du moment où il démontre des capacités à imiter un comportement humain (dans la lignée du test de Turing) ? Cette vision centralisée est un peu trop restrictive pour le champ des agents artificiels distribués qui nous intéresse, parmi lesquels l’intelligence peut se révéler être une expression de l’activité collective. Pourquoi, dans ce cas, ne pas envisager un « test de Turing distribué » ?

Nota :

le test inventé par Turing en 1950 consiste à essayer de deviner si c’est un humain ou une machine qui donne les réponses à un ensemble de questions par l’intermédiaire d’un ordinateur. S’il est impossible de distinguer la machine de l’homme par les réponses qu’elle fournit, la machine est dite intelligente.

À défaut de donner une définition précise de l’agent intelligent, il est possible néanmoins d’en dégager les fonctionnalités principales. En effet, il existe un « noyau » commun à la plupart des définitions de la littérature : l’agent agit en fonction d’un certain nombre d’informations reçues et perçues de son environnement et en fonction des buts qu’il poursuit....

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - AVOURIS (N.M.), GASSER (L.) -   Theory and praxis  -  . Eurocourses, Kluwer Academic Publishers, The Netherlands (1992).

  • (2) - BONABEAU (E.), THERAULAZ (G.) -   Intelligence collective  -  . Hermès éds. (1995).

  • (3) - BRADSHAW (J.M.) -   Software agents  -  . Menlo Park, AAAI Press & MIT Press (1997).

  • (4) - BRENNER (W.), ZARNEKOW (R.), WITTIG (H.) -   Intelligent software agents : foundations and applications  -  . Springer Verlag (1998).

  • (5) - CAGLAYAN (A.), HARRISON (C.) -   Les agents : applications bureautiques, Internet et Intranet  -  . InterÉditions (1997).

  • (6) - CHAIB-DRAA (B.) -   Industrial applications of distributed  -  AI. Communications of the ACM, vol. 37, no 7, p. 47-53 (1995).

  • ...

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