Etude du changement en argumentation : de la théorie à la pratique

L'argumentation, au sens de l'intelligence artificielle, est un formalisme permettant de raisonner à partir d'informations incomplètes et/ou contradictoires ainsi que de modéliser un échange d'arguments entre plusieurs agents. Un système d'argumentation consiste généralement en un ensemble d'arguments interagissant les uns avec les autres, et duquel il est possible d'extraire un ou plusieurs points de vue cohérents. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le cadre de l'argumentation abstraite dans lequel les arguments sont manipulés en tant qu'entités abstraites dont le sens nous est inconnu et dans lequel les interactions représentent des conflits. Ceci nous permet de nous concentrer sur le point particulier de la dynamique dans les systèmes d'argumentation abstraits, c'est-à-dire les changements pouvant impacter ces systèmes, notamment dans le cadre d'un dialogue. Nous commençons par justifier l'intérêt d'un tel cadre formel puis nous nous intéressons au comment et au pourquoi du changement en argumentation abstraite. Le comment est approché en établissant une liste des modifications que peut subir un système d'argumentation et en étudiant sous quelles conditions elles peuvent survenir. Le pourquoi est abordé par l'introduction de la notion de but motivant un changement et le choix du meilleur changement à faire pour satisfaire un but en prenant en considération des contraintes portant sur l'agent à convaincre. Enfin, nous concrétisons notre étude en proposant un outil logiciel implémentant les notions introduites et nous étudions ses performances.Argumentation, in the field of artificial intelligence, is a formalism allowing to reason with incomplete and/or contradictory information as well as to model an exchange of arguments between several agents. An argumentation system usually consists of a set of arguments interacting with each other, and from which it is possible to extract one or several consistent points of view. In this thesis, we are mainly concerned with the abstract argumentation in which arguments are handled as abstract entities whose meaning is unknown and in which the interactions represent conflicts. This allows us to focus on the particular point of the dynamics in abstract argumentation systems, that is to say the changes that could impact these systems, particularly in the context of a dialogue. We start with justifying the interest of such a formal framework, then we study the how and the why of change in abstract argumentation. The how is tackled by establishing a list of changes that an argumentation system can undergo and by studying the conditions under which they may occur. The why is addressed by introducing the notion of goal motivating a change and by choosing the best change to make in order to satisfy a goal, taking into account constraints on the agent to convince. Finally, we make our study concrete by proposing a tool that implements the concepts introduced and we study its performance

Belief change and argumentation in multi-agent scenarios (Dagstuhl Seminar 13231)

This report documents the programme and outcomes of Dagstuhl Seminar 13231 "Belief Change and Argumentation in Multi-Agent Scenarios". The seminar brought together researchers from the fields of argumentation theory and belief revision, both from philosophy and computer science, to present recent research results and exchange ideas for combining argumentation and belief revision. A key objective of the seminar, moreover, has been to shed light on the applicability of these two fields in the area of multi-agent systems: Can both argumentation and belief revision be combined and used in a rational agent? Before revising its beliefs, how should an agent decide what, or what part of the new information should be believed? Can this deliberation before the proper revision process be performed by argumentation? The unique atmosphere of Dagstuhl provided again a perfect environment for leading researchers from a wide variety of backgrounds to discuss future directions of argumentation, belief revision and their applications in multi-agent systems