Article de référence | Réf : H5020 v1

Ingénierie des SMA : méthodes et outils
Systèmes multi-agents

Auteur(s) : Frédéric AMBLARD, Amal El FALLAH-SEGHROUCHNI, Benoit GAUDOU, Chihab HANACHI

Date de publication : 10 déc. 2021

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RÉSUMÉ

Les systèmes multi-agentsconstituent une discipline issue del’Intelligence Artificielle Distribuée. Cette discipline offre une approche particulièrement adaptée au traitement de problèmes complexes ayant une nature distribuée. Elle permet l’analyse, la conception et la simulation d’applications distribuées appréhendées comme un ensemble d’entités relativement autonomes (agents), capables de raisonner, de s’organiser, d’interagir et de s’adapter à leur environnement. L’objectif de cet article est de fournir une vue synthétique de cette discipline. Il présente le contexte historique dans lequel elle est apparue, les fondements et les définitions associés et ses domaines d’applications actuels. Il explique également le fonctionnement interne desagents, leurs raisonnements et leurs propriétés. Il développe leurs modes d’interaction et d’organisation et expose leur capacité d’apprentissage. Il passe également en revue des méthodes de conception et des plateformes de développement permettant leur ingénierie.

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ABSTRACT

Multi-Agent Systems

Multi-agent systems is a discipline that grew out of Distributed Artificial Intelligence. This discipline offers an approach particularly suited to cope with complex problems having a distributed nature. It is appropriate for the analysis, design and simulation of distributed applications understood as a set of relatively autonomous entities (agents), able to reason, organize, interact and adapt to their environment. The objective of this article is to provide a synthetic view of this discipline. It presents the historical context in which it appeared, the foundations and associated definitions and its current fields of application. It also explains the internal behavior of agents, their reasoning and their properties. It develops their modes of interaction and organization and exposes their capacity for learning. It also reviews design methods and development platforms for their engineering.

Auteur(s)

  • Frédéric AMBLARD : Professeur, Université Toulouse 1 Capitole, - Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, UMR CNRS 5505, Toulouse, France

  • Amal El FALLAH-SEGHROUCHNI : Professeure, Sorbonne Université, - Laboratoire d'Informatique de Paris 6, UMR CNRS 7606, Paris, France -

  • Benoit GAUDOU : Maître de conférences, Université Toulouse 1 Capitole, - Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, UMR CNRS 5505, Toulouse, France

  • Chihab HANACHI : Professeur, Université Toulouse 1 Capitole, - Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, UMR CNRS 5505, Toulouse, France

INTRODUCTION

Les Systèmes Multi-Agents (SMA) sont utilisés pour concevoir, modéliser, analyser et simuler des systèmes complexes impliquant de multiples entités en interaction, dont la coordination permet d’atteindre un objectif collectif ou de favoriser la stabilité du système. Ces entités autonomes composant un SMA, appelées agents, peuvent être distribuées et hétérogènes, et agir dans un environnement ouvert et évolutif. La discipline des SMA apporte les concepts, théories et outils nécessaires pour appréhender de tels systèmes avec le bon niveau d’abstraction.

Ces vingt dernières années, cette discipline a connu des avancées remarquables sous l’effet conjugué de plusieurs facteurs. En premier lieu, il faut noter l’ouverture de cette discipline à d’autres, en particulier aux sciences humaines et sociales (géographie, sociologie, linguistique, psychologie cognitive, économie et plus récemment droit), à la biologie et aux mathématiques. Motivée au départ par des applications, cette ouverture permet aujourd’hui aux SMA de constituer un domaine de recherche pluridisciplinaire s’appuyant sur des connaissances théoriques solides, validées et partagées par une communauté. Ce domaine a aussi su continuellement exploiter les résultats de l’Intelligence Artificielle (logique, apprentissage artificiel) dont lui-même est issu. Parallèlement, des progrès spécifiques ont été réalisés en termes d’ingénierie par la proposition de méthodes (GAIA, MOISE…), de formalismes basés sur la logique, de notations (ex. AUML), de langages standards (ex. FIPA-ACL) mais aussi de plateformes de simulation (GAMA, NetLogo) ou de développement (Madkit, JADE) permettant une industrialisation des applications. Cette évolution a aussi été rendue possible grâce à une communauté scientifique particulièrement dynamique, organisée autour de projets fédérateurs dont le réseau d’excellence européen AgentLink, les conférences internationales annuelles AAMAS et IJCAI et les revues JAAMAS, IJAOSE et JASSS.

Cette maturité permet aujourd’hui de concevoir des agents capables de raisonner, coopérer, s’organiser, agir, anticiper, apprendre et s’adapter aux changements de leur environnement, possiblement évolutif. Ces capacités dotent les SMA d’un pouvoir d’expression riche, aussi bien au niveau social que cognitif, permettant d’aborder des problèmes complexes dans des domaines aussi divers que les systèmes ambiants intelligents, la robotique collaborative, les chaînes logistiques ou la simulation sociale… À titre d’exemple, il peut s’agir d’une flottille de drones se coordonnant pour surveiller l’évolution d’une catastrophe naturelle et assistant les acteurs sur le terrain et la cellule de crise, d’une équipe de robots footballeurs capable d’en affronter une autre (cf. compétition robocup) en mettant en œuvre une stratégie. Cela peut également être des entités logicielles simulant les acteurs d’un réseau social et leurs émotions et conduisant à la découverte et compréhension de phénomènes de groupe émergents et non anticipés (par exemple la panique). Ses domaines d’application se sont élargis du fait du changement physique de notre environnement avec l’Internet des Objets sur des espaces de vie communs (Parc, Campus, Ville), les megadonnées produites par les réseaux sociaux ou des phénomènes planétaires (catastrophes naturelles, épidémies) suffisamment complexes pour exclure toute approche naïve et centralisée afin de les comprendre, les analyser ou les simuler.

La suite de cet article est organisée comme suit. La première section expose le contexte historique dans lequel sont apparus les SMA. La section 2 définit les notions d’agent et de SMA, discute les propriétés des agents et détaille les grandes classes d’application des SMA. La section 3 explique le fonctionnement interne des agents, leur architecture et leur raisonnement. Les sections 4 et 5 détaillent deux dimensions sociales des SMA, qui en font l’originalité : leurs modes d’interaction, et d’organisation possiblement émergente. La section 6 expose un thème particulièrement dynamique actuellement : l’apprentissage en univers multi-agents. La section 7, consacrée à l’ingénierie des SMA, présente des méthodes de conception, des langages standards et des plateformes de simulation et de développement.

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KEYWORDS

artificial intelligence   |   complex systems   |   multi-agents   |   agent

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h5020


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7. Ingénierie des SMA : méthodes et outils

En termes d’ingénierie des Systèmes Multi-Agents, on peut noter une profusion d’approches proposées que ce soit en termes de méthodologies, d’outils pour développer des systèmes multi-agents ou de modèles à base d’agents.

7.1 Méthodologies

La méthodologie la plus employée en ingénierie des systèmes multi-agents est la méthodologie GAIA . À partir d’un ensemble de prérequis, une phase d’analyse s’intéresse à diviser le système en termes de sous-organisation débouchant sur la proposition de modèles d’organisation, d’interaction et d’environnement raffinés par la suite. C’est seulement dans la dernière phase de conception détaillée que la notion d’agents apparaît. D’autres méthodologies comme PROMETHEUS (ou TROPOS ) se focalisent plutôt sur une approche de SMA à base d’agents intelligents. Après une phase d’identification des fonctionnalités, entrées, sorties et données disponibles, la méthodologie se concentre sur l’identification des agents et de leurs interactions, avant une dernière étape de conception détaillée se concentrant sur les états internes des agents (et en particulier les aspects cognitifs). La méthodologie INGENIAS ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - ADAM (C.), GAUDOU (B.) -   BDI agents in social simulations: a survey.  -  Knowledge Engineering Review, vol. 31, no. 3, pp. 207-238 (2016).

  • (2) - AUSTIN (J.L.) -   How to do things with words.  -  Oxford university press (1962).

  • (3) - BAUER (B.), MÜLLER (J.P.), ODELL (J.) -   Agent UML: A Formalism for Specifying Multiagent Interaction.  -  In: P. CIANCARINI and M. WOOLDRIDGE, eds. Agent-Oriented Software Engineering. Springer, p. 91-103 (2001).

  • (4) - BELLIFEMINE (F.L.), CAIRE (G.), GREENWOOD (D.) -   Developing multi-agent systems with JADE.  -  John Wiley & Sons (2007).

  • (5) - BERNON (C.), GLEIZES (M.-P.), PEYRUQUEOU (S.), al -   ADELFE: A methodology for adaptive multi-agent systems engineering.  -  In: International Workshop on Engineering Societies in the Agents World. Springer, p. 156-169 (2002).

  • (6)...

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