Une approche Multi-agents à Architecture P2P pour l'apprentissage collaboratif

Les Systèmes multi-agents ou SMA proposent une approche originale de conception de systèmes intelligents et coopératifs. Ils se caractérisent par la distribution du contrôle global du système et par la présence d'agents autonomes évoluant dans un environnement partagé et dynamique. De plus, il existe plusieurs interdépendances entre les buts des agents, leurs capacités et les ressources qu'ils utilisent, donc afin d'éviter d'éventuels conflits, de favoriser la synergie des activités des agents et de partager les ressources de l environnement commun, il est important que les agents coordonnent leurs actions. Nous nous sommes intéressés, dans le cadre de cette thèse, au déploiement des systèmes multi-agents sur une architecture pair à pair (Peer-to-Peer ou P2P) et ceci dans le but d établir la communication entre ces agents et les relier entre eux. Cependant, du fait de la nature dynamique des systèmes P2P où chaque pair peut apparaître et disparaître à tout moment, des nouveaux problèmes se posent pour la coordination d agents nécessitant des mécanismes de coordination adaptés au contexte spécifique des P2P. Pour cela, nous avons proposé une méthode de formation de groupe comme solution à ces problèmes. Nous nous sommes intéressés ensuite à l application des systèmes multi-agents à architecture P2P au domaine d apprentissage collaboratif en ligne où des apprenants contribuent aux apprentissages du groupe, et en retour, le groupe contribue à ceux des apprenants et c est la cohérence du collectif qui permet d atteindre l objectif. Cependant, l apprentissage collaboratif à distance implique des nouveaux rôles pour l enseignant ainsi que pour les apprenants. Il est donc essentiel de définir ces rôles pour identifier les besoins qui en découlent pour pouvoir intégrer à l outil informatique des fonctionnalités afin de satisfaire ces besoins. En effet, il est essentiel de fournir aux enseignants et apprenants la possibilité d avoir des informations sur la progression de leur apprentissage ainsi que sur les niveaux de collaboration et de sociabilité de chaque apprenant et du groupe. Enfin, nous avons proposé, comme application de nos travaux, un système appelé COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project mANagment) conçu pour l apprentissage à distance et de façon collaborative de la gestion des projets.Multi-Agents systems (MAS) propose an original approach to design intelligent and cooperative systems. They are characterized by the distribution of the overall system control and the presence of autonomous agents operating in a shared and dynamic environment. In addition, there are many interdependencies between: agents' goals, their abilities and used resources. So, in order to avoid possible conflicts, promote synergy of agents activities and share resources of the common environment, it is important that the agents coordinate their actions. We are interested, in the context of this thesis, in the deployment of multi-agents systems on Peer-to-Peer (P2P) networks in order to establish communication between these agents. However, because of the dynamic nature of P2P systems where each peer may appear and disappear at any time, new problems arise concerning the coordination of agents. Thus, coordination mechanisms adapted to the specific context of P2P are required. For that, we have proposed a group formation method to solve these problems. Then, we were interested in the usage of multi-agents systems with P2P architecture in the field of collaborative e-learning. In such applications, each learner contributes in the learning process of the group, and in return, the group contributes in the learning process of its members. The consistency of the whole group allows to achieve the goal. However, collaborative e-learning implies new roles for teachers as well as for learners. It is therefore essential to define these roles in order to identify the users needs and integrate, in the platform, the functionalities that allows us to satisfy such needs. Indeed, it is essential to provide teachers and learners with the opportunity to obtain information about the progress of their learning processes as well as the level of collaboration and sociability of each learner in the group. Finally, we have proposed, as an application of our work, a system called COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project management) designed for the collaborative e-Learning project management.DUNKERQUE-SCD-Bib.electronique (591839901) / SudocSudocFranceF

Étude comparative des plateformes parallèles pour systèmes multi-agents

International audienceLa simulation est devenue un outil indispensable à la recherche pour explorer les systèmes sans avoir recours à l'expérience. En fonction des caractéristiques du système la méthode de modélisation utilisée pour représenter le système varie. Les systèmes multi-agents sont ainsi souvent utilisés pour modéliser et simuler les systèmes complexes. Quel que soit le type de modélisation utilisée, l'augmentation de la taille et de la précision du modèle fait croître le nombre des calculs, rendant nécessaire l'utilisation de systèmes parallèles. Dans cet article, nous nous intéressons aux plateformes de simulation multi-agent parallèles. Notre contribution est une étude comparative de ces différentes plateformes, dans un contexte de calcul intensif. Nous présentons une analyse qualitative, à partir de critères que nous avons définis, puis un comparatif de performance, sur la base d'un modèle agent que nous avons implémenté sur chaque plateforme

Approches environnement-centrées pour la simulation de systèmes multi-agents: Pour un déplacement de la complexité des agents vers l'environnement

This habilitation thesis synthesizes research works which are mainly related to the field of Multi-Agent Based Simulation (MABS). MABS is a general framework for modeling and experimenting with systems in which the dynamics emerges from local interactions among individuals (autonomous agents). Examples of use range from the study of natural systems (e.g. ant colonies, crowds or traffic jams) to the engineering of artificial ones (e.g., collective robotics, distributed artificial intelligence-based softwares). To this end, MABS modeling represents the behavior of individuals, their environment and interactions, so that global dynamics can be computed and studied from the bottom up. In this context, we have been investigating research on the theory and practice of MABS from two different perspectives : (1) the design of generic abstractions dedicated to the modeling of multi-agent dynamics (e.g., the IRM4S model) and (2) the engineering of MABS (MaDKit and TurtleKit platforms). Besides, we have been experimenting with MABS in different application domains such as image processing, video games, and collective robotics. Contrary to approaches that put the emphasis on the agent behaviors, all these works have been done by considering the environment of the agents as a first order abstraction. In this thesis, we first reflect upon the research we have conducted according to this perspective. Next, we show how we actually use this perspective to propose an original approach for using General-Purpose processing on Graphics Processing Units (GPGPU) within MABS, and then present the research perspectives related to our positioning.Les travaux de recherche synthétisés dans ce mémoire s’inscrivent principalement dans le domaine de la modélisation et de la simulation de systèmes multi-agents (SMA). La simulation multi-agents met en œuvre des modèles où les individus, leur environnement et leurs interactions sont directement représentés. Dans ces modèles, chaque individu –agent autonome– possède son propre comportement et produit ses actions en fonction d’une perception locale de son environnement. Ainsi, la simulation multi-agents est utilisée pour étudier des systèmes naturels comme les colonies de fourmis, les dynamiques de foules ou le trafic urbain, mais aussi pour concevoir des systèmes artificiels, par exemple dans le cadre de la robotique collective ou le développement de logiciels basés sur de l’intelligence artificielle distribuée. Dans ce cadre, nos recherches ont porté sur des problématiques liées à la modélisation de simulations multi-agents, avec la proposition de modèles formels et conceptuels (e.g. le modèle IRM4S) et d’outils logiciels génériques (plates-formes MaDKit et TurtleKit), et sur leur utilisation dans divers domaines tels que le jeu vidéo, le traitement numérique de l’image ou la robotique collective. Contrairement aux approches centrées sur la conception des comportements individuels, dans ces travaux l’environnement des agents est considéré comme une abstraction de premier ordre. Dans ce mémoire, nous dressons tout d’abord un bilan de nos recherches en argumentant l’intérêt d’une telle démarche pour les modèles multi-agents. Nous montrons ensuite comment celle-ci nous a récemment permis de proposer une approche originale dans le cadre de l’utilisation du calcul haute performance sur carte graphique (GPGPU) pour la simulation de SMA, avant de présenter les perspectives de recherche associées à notre positionnement

Agents et systèmes multi-agents : vers une synthèse de ces concepts

Les systèmes multi-agents appartiennent à un domaine de l'intelligence artificielle et ce sont des systèmes que l'on appréhende très différemment de l'ingénierie informatique classique. Les systèmes multi-agents interviennent là où la résolution classique des problèmes grâce à l'informatique a ses limites. Ce domaine est malheureusement peu exploité aujourd'hui compte tenu des possibilités qu'il offre dans de nombreux domaines comme les sciences sociales, sciences informatiques, sciences expérimentales ou encore l'industrie. Mais les limites des systèmes informatiques et industrielles actuels sont telles qu'il devient envisageable et même intéressant de développer des systèmes multi-agents pour répondre aux besoins croissants de nombreux domaines plus classiques, que ce soit en termes de temps, d'efficacité ou de productivité. Nous allons tout d'abord commencer par le concept d'agent, qui est l'élément fondamental pour concevoir des systèmes multi-agents. Nous verrons les divers types et catégories d'agents, ainsi que les architectures typiques qui leurs sont associés comme BDI, IDA ou CTS. Puis nous allons voir les notions concernant les systèmes multi-agents, comme la notion d'interaction qui est une des pièces maîtresses avec les agents pour concevoir un système multi-agents. Avec les interactions viennent des phénomènes d'auto-organisation, et on verra différent modèles d'organisation ainsi que plusieurs niveaux d'organisation dans les systèmes multi-agent. Enfin nous verrons différents outils, plateformes et langages adaptés à la conception de systèmes multi-agents, pour ce qui est de la structure des agents ou de l'aspect interactions et communications. Puis nous ferons quelques recommandations méthodologiques concernant le développement de systèmes multi-agents dans leur globalité.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : agent, système multi-agents, systèmes adaptatifs, organisation émergente, cycle cognitif, intelligence artificielle distribuée

Conception et développement d'un système multi-agent d'aide à la décision pour la gestion de production dynamique

Une prise de décision efficace repose souvent sur le contrôle de l'information dans le temps, cette action vise à capturer des éléments d'information les plus importants qui sont mis à jour de différentes manières. L'intégration des agents aux Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision (SIAD) fournit un moyen rentable pour la prise de décision. Les agents planifient dans le système et poursuivent leurs buts et sous-objectifs en coopérant, coordonnant leurs tâches et en négociant entre eux afin de répondre avec souplesse et intelligence aux situations dynamiques et imprévues. En gestion de production temps-réel, le système d'aide à la décision mémorise l'état courant de l'atelier. Il connaît à tout moment l'ensemble des décisions et des événements possibles. Nous distinguons trois contextes d'aide à la décision : (i) aide à la décision pour une séquence admissible; (ii) aide à la décision pour le recouvrement de l'admissibilité et (iii) aide à la décision et à la négociation entre les centres de décision hors du contexte planifié. La présente thèse propose un SIAD à base d'agents afin de résoudre certains problèmes d'incertitude dans le système d'ordonnancement de la production dynamique. Le système développé donne aux centres de décision la possibilité pour prendre des décisions dans un contexte dynamique. Plus précisément, les Stations Intégrées de Production (SIP) seront équipées d'un comportement suffisant pour exécuter des opérations concrètes et réagir simultanément à la complexité des problèmes causés par l'ordonnancement dynamique dans des situations réelles. Ces agents expriment leurs préférences en utilisant la méthode ELECTRE III, afin de résoudre les différences. Le mécanisme de négociation est basé sur le Protocole Contract Net (CNP). Le protocole développé sur JADE fournit des échanges de messages entre les agents et leur propose des comportements prédéfinis. L'approche est testée à travers des scénarii simples.An effective decision making is often based on control information in time. This action aims to capture the current state of the most important information elements updated in different ways. For Decision Support Systems (DSS), the software agents' integration provides an automated, cost-effective means for making decisions. The agents in the system autonomously plan and pursue their actions and sub-goals to cooperate, coordinate, and negotiate with others, and to respond flexibly and intelligently to dynamic and unpredictable situations. In real-time production management, the DSS memorizes the current state-of the workshop. It knows constantly all possible decisions and the possible events involved. We distinguish 3 contexts for the decision-making aid: (1) Decision-making aid in the context of an acceptable sequence; (2) Assistance for the admissibility covering; and (3) negotiation support among different decision-making centers in a dynamic context. The present thesis proposes an agent architecture-based DSS in order to solve some uncertainty problems in dynamic production system scheduling. The proposed DSS gives the decision centers the opportunity to make decisions in a dynamical context. Specifically, Integrated Station of Production agents (ISP) will be equipped with a sufficient behavior to carry out practical operations and simultaneously react to the complex problems caused by the dynamic scheduling in real situations. These agents express their preferences by using ELECTRE III method in order to solve differences. The negotiation mechanism is based on the Contract Net Protocol (CNP). The coordination protocol developed on JADE provides message exchanges between agents and offers them predefined behaviors. The approach is tested through simple scenarios

Conception et implémentation d'une couche de communication entre les agents intelligents et les laboratoires virtuels

Dans ce mémoire, nous présentons dans un premier temps les laboratoires virtuels et leur rôle dans un système tutoriel intelligent. Deuxièmement, nous présentons les agents intelligents et leur rôle, suivi troisièmement, du cadre dans lequel ce travail de recherche a été effectué. Pour finir, nous présentons une architecture de communication entre les laboratoires virtuels et les agents. Les instances de cette architecture seront exploitées dans le cadre d'un système tutoriel intelligent mais aussi dans des applications de partage de l'information. Tout au long de ce travail, nous avons développé trois laboratoires virtuels (un laboratoire en digestion de molécules d'acide désoxyribonucléique (ADN) en génie génétique, un microscope ordinaire virtuel et un laboratoire virtuel en mathématiques). De plus, une API (Application Programming Interface) a été conçue et implémentée conformément à cette architecture de communication. L'expérimentation de cette API a été faite dans le cadre du projet Cyberscience et les résultats ont été probants. L'implémentation de cette API et des laboratoires virtuels a été réalisée avec le langage Java et XML (eXtensible Markup Language) avec l'aide de l'API JAXB

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc

Approche multi-agents pour la conception optimale des systèmes mécatroniques

The design of a mechatronic system is a multidisciplinary and multi-objective optimization problem. Optimization approaches currently used for the optimization of multidisciplinary systems are expensive in computation time, difficult to implement, and inflexible with the preliminary design phase, in which the objectives and design constraints change frequently. It is therefore necessary to look for new techniques easier to implement and less expensive, that enable to adapt dynamically a solution due to a change in specifications. In this context that this thesis focuses on the development of a multi-agent design approach, based on disciplinary knowledge and cooperative behavior; make possible to collectively find an optimal solution that satisfies the required constraints and performance.The proposed approach is based on a design process to facilitate collaborative distributed design of mechatronic systems. This approach is applied to the preliminary design of an electric vehicle to illustrate how the use of the multi-agent paradigm helps designers in making effective decisions and to achieve an optimal decision of the overall problem. A comparative study with traditional optimization methods is made to demonstrate the validity and effectiveness of the proposed approach.La conception d’un système mécatronique est un problème d’optimisation multidisciplinaire et multi-objectif. Les approches d’optimisation actuellement utilisées, pour l’optimisation des systèmes multidisciplinaires, sont coûteuses en temps de calcul, difficiles à mettre en œuvre et non flexibles avec la phase de conception préliminaire, où les objectifs et les contraintes de conception changent fréquemment. D’où la nécessité de chercher une nouvelle technique plus simples à mettre en œuvre, moins coûteuse et qui permet d’adapter dynamiquement une solution suite à un changement des spécifications. C’est dans ce contexte que cette thèse se focalise sur le développement d’une approche multi-agents de conception qui, se basant sur les connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif, permet de trouver collectivement une solution optimale qui satisfait les contraintes et les performances demandées.L'approche proposée est basée sur un processus de conception pour faciliter la conception collaborative distribué des systèmes mécatroniques. Cette approche est appliquée à la conception préliminaire d'un véhicule électrique pour illustrer comment l'utilisation du paradigme multi-agent aide les concepteurs à prendre des décisions efficaces et de parvenir à une décision optimale de l'ensemble du problème. Une étude comparative avec les méthodes classiques d'optimisation est faite afin de démontrer la validité et l'efficacité de l’approche proposée