Self-adaptive multi-agent systems for aided decision-making : an application to maritime surveillance

L'activité maritime s'est fortement développée ces dernières années et sert de support à de nombreuses activités illicites. Il est devenu nécessaire que les organismes impliqués dans la surveillance maritime disposent de systèmes efficaces pour les aider à identifier ces activités illicites. Les Systèmes de Surveillance Maritime doivent observer de manière efficace un espace maritime large, à identifier des anomalies de comportement des navires évoluant dans l'espace en question, et à déclencher des alertes documentées si ces anomalies amènent à penser que les navires ont un comportement suspect. Nous proposons un modèle générique de système multi-agents, que nous appelons MAS4AT, capable de remplir deux des différents rôles d'un système de surveillance : la représentation numérique des comportements des entités surveillées et des mécanismes d'apprentissage pour une meilleure efficacité. MAS4AT est intégré au système I2C.The maritime activity has widely grow in the last few years and is the witness of several illegal activities. It has become necessary that the organizations involved in the maritime surveillance possess efficient systems to help them in their identification. The maritime surveillance systems must observe a wide maritime area, identify the anomalies in the behaviours of the monitored ships et trigger alerts when these anomalies leads to a suspicious behavior. We propose a generic agent model, called MAS4AT, able to fulfil two main roles of a surveillance system: the numerical representation of the behaviours of the monitored entities and learning mechanisms for a better efficiency. MAS4AT is integrated in the system I2C