Article de référence | Réf : S7216 v1

Exemples d’applications
Systèmes multiagents

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

Date de publication : 10 mars 2002

Pour explorer cet article
Télécharger l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !

Sommaire

Présentation

Auteur(s)

Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.

Lire l’article

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.

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 94% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

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


Cet article fait partie de l’offre

Automatique et ingénierie système

(140 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

3. Exemples d’applications

La présentation des systèmes multiagents est illustrée ici par quelques domaines d’applications, sans être exhaustifs, ne pouvant pas détailler les nombreuses applications orientées agents (pour compléments d’informations, citons par exemple [4] [6] [20] [31]).

3.1 Systèmes multiexperts

Les premières applications des systèmes multiagents furent les systèmes multiexperts, extension des systèmes à base de connaissances [11]. En effet, les limites de ces derniers proviennent de la difficulté de construire une base de connaissances unique et consistante. Ces connaissances sont en général issues de différentes expertises humaines, qui peuvent s’avérer conflictuelles. Dans une application réelle, le nombre de connaissances manipulées soulève des problèmes de structuration des connaissances. Les systèmes multiexperts proposent une solution visant à traiter et exploiter des connaissances de différentes...

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 95% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Automatique et ingénierie système

(140 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS

Lecture en cours
Exemples d’applications
Sommaire
Sommaire

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).

  • ...

Cet article est réservé aux abonnés.
Il vous reste 93% à découvrir.

Pour explorer cet article
Téléchargez l'extrait gratuit

Vous êtes déjà abonné ?Connectez-vous !


L'expertise technique et scientifique de référence

La plus importante ressource documentaire technique et scientifique en langue française, avec + de 1 200 auteurs et 100 conseillers scientifiques.
+ de 10 000 articles et 1 000 fiches pratiques opérationnelles, + de 800 articles nouveaux ou mis à jours chaque année.
De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

Cet article fait partie de l’offre

Automatique et ingénierie système

(140 articles en ce moment)

Cette offre vous donne accès à :

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques

Des services

Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources

Un Parcours Pratique

Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses

Doc & Quiz

Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive

ABONNEZ-VOUS