Des données aux agents : la simulation réaliste de populations diversifiées de clients

National audienceL'usage croissant de la simulation multi-agents pour modéliser des systèmes pourvoyeurs de grandes quantités de données, suppose l'identification automatique des paramètres pertinents ou l'extraction de connaissances à partir des données réelles, faute de quoi la fiabilité des prédictions et des explications fournies par la simulation est sujette à caution. Dans cet article, nous proposons une méthode pour extraire automatiquement des profils comportementaux à partir de mesures statistiques, dans le cadre de comportements de consommateurs dans un magasin. Dotés des mêmes capacités globales d'interaction, les agents sont munis de profils différents issus de l'exploration des données. Placés dans un magasin virtuel réaliste, dans lequel tous leurs objectifs peuvent ne pas être atteignables, ils effectuent néanmoins des achats qui reflètent la diversité des clients réels ainsi que les profils initiaux. Nous défendons l'idée que de telles techniques sont nécessaires pour faire des simulations multi-agents un puissant outil d'aide à la décision

The MICRoBES Project, an Experimental Approach towards 'Open Collective Robotics'

International audienceWe focus here on "Open Collective Robotics", a research domain interested in studying concepts and techniques which could lead to true collectivities between humans and robots. We also present the MICRobES project, a long-term experiment intended to investigate how to design such collectivities. Therefore, the MICRobES robots have no prior specific functionality, they have to develop individual competences, a social organization, and sociability towards humans in order to "survive" in a dynamic environment

Simulations multi-agents multi-niveaux : quatre patterns de conception

International audienceThis paper introduces four design patterns, drawn from minimal typical situations found in the literature, and meant to systematize and simplify the design of multilevel multiagent simulations. Such simulations aim at handling entities which belong to different, but coupled, abstraction or organization levels. For each pattern, we present use cases and associated data structures and algorithms. For genericity purposes, these patterns rely upon a unified description of the capabilities for action and change of the agents. Thus, we propose a precise conceptual and operational frame for the designers of multilevel simulations.Cet article introduit quatre patterns de conception, définis à partir de l'identification de "situation-types" minimales rencontrées dans la littérature et destinés à systématiser et simplifier la conception de simulations multi-agents multi-niveaux. Ces simulations ont pour but de gérer des entités appartenant à des niveaux d'abstraction ou d'organisation différents mais couplés. Pour chaque pattern, nous présentons des cas d'utilisation ainsi que les structures de données et algorithmes associés. À des fins de généricité, ces patterns font appel à une description unifiée des capacités d'action et d'évolution des agents. Nous proposons ainsi un cadre conceptuel et opérationnel précis pour les concepteurs de simulations multi-niveaux

Des données aux agents : la simulation réaliste de populations diversifiées de clients

National audienceThe growing use of multiagent-based simulation for modeling systems associated with very large databases, addresses specific issues such as the automatization of parameter identification or knowledge extraction from real data, so as to enhance the confidence in simulation predictions and explanations. In this paper, we pro- pose a method for automatically retrieving behavioral prototypes from statistical measures, in the context of consumer behavior. Endowed with the same overall behavior, the agents are given different profiles based on the data analysis. They are put into a spatially realistic store, where some of their objectives may be unattainable. Though, their purchase reproduce the original clusters. We argue that such techniques are essential to make multi-agent simulations a powerful decision support tool.L'usage croissant de la simulation multi-agents pour modéliser des systèmes pourvoyeurs de grandes quantités de données, suppose l'identification automatique des paramètres pertinents ou l'extraction de connaissances à partir des données réelles, faute de quoi la fiabilité des prédictions et des explications fournies par la simulation est sujette à caution. Dans cet article, nous proposons une méthode pour extraire automatiquement des profils comportementaux à partir de mesures statistiques, dans le cadre de comportements de consommateurs dans un magasin. Dotés des mêmes capacités globales d'interaction, les agents sont munis de profils différents issus de l'exploration des données. Placés dans un magasin virtuel réaliste, dans lequel tous leurs objectifs peuvent ne pas être atteignables, ils effectuent néanmoins des achats qui reflètent la diversité des clients réels ainsi que les profils initiaux. Nous défendons l'idée que de telles techniques sont nécessaires pour faire des simulations multi-agents un puissant outil d'aide à la décision

XMOISE: A Logical Spreadsheet to Elicit Didactic Knowledge

International audienceKnowledge elicitation is a critical problem in computerized learning environments that make use of a knowledge base. Fortunately, contrary to usual expertise elicitation situations, didactic scientific knowledge is quite often well formalized, and authors are used to deal with the logical organization of the domain they teach. We want to propose here an original tool, a logical spreadsheet which, if included in an authoring package, will help authors organize concepts and at the same time make both conception and maintenance of didactic knowledge bases much easier

Modèles de comportements sociaux pour les collectivités d'agents et de robots

This thesis takes place in the field of Multi-Agent Systems (MAS) and Distributed Artificial Intelligence (DAI). We particularly focus on the issue of the organization in "open systems". Thus our research aims at defining social behavior models, making the agents organize and adapt themselves to their environment. Our approach implies (among other methodological principles) the use of a "virtuous circle" that proposes to use metaphors from other scientific fields to design models in computer science. In the first part, we seek metaphors of behaviors that are close to our needs in animal societies (especially primate ones). We define agent models that are able to produce, in simulation, one of the social features observed in primates, i.e. the ability to recognize dominance relations. We then transpose those models into a different application, the collective building of a lexicon, in order to get indications on the collective dynamics involved in the models. In the second part, we present an experiment of "Open Collective Robotics" in which a group of robots has to adapt to an human-inhabited environment (MICRobES project). We show that a simple transposition is not possible any more under these conditions, and that the embodiment of the robots has to be taken into account. Thus, we propose new design principles for agent behaviors involving natural selection ("Ethogenetics") and present the results we have obtained with a framework implementing these concepts (ATNoSFERES). We therefore generalize the initial principles by conciliating the specific features of both a multi-agent approach and evolutionary algorithms through ethological concepts.Les travaux présentés ici, dans le cadre des Systèmes Multi-Agents (SMA) et de l'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD), s'intéressent au problème de l'organisation dans les "systèmes ouverts". Dans ce cadre, nos recherches visent à définir des modèles de comportement sociaux permettant aux agents de s'organiser pour s'adapter à leur environnement. Notre démarche fait appel, entre autres principes méthodologiques, au concept de "cercle vertueux" qui se propose d'emprunter des métaphores à d'autres disciplines scientifiques pour concevoir des modèles informatiques. Dans un premier temps, nous recherchons dans les sociétés animales (en l'occurrence chez les primates) des métaphores de comportements proches de nos besoins. Nous définissons alors des modèles d'agent qui permettent, en simulation, de reproduire une des caractéristiques sociales observées chez les primates, la reconnaissance des relations de dominance. Ces modèles font ensuite l'objet d'une transposition à un domaine différent, la construction collective d'un lexique, pour estimer plus finement les dynamiques collectives sous-jacentes. Dans un second temps, nous nous intéressons à une expérimentation de "Robotique Collective Ouverte", dans laquelle un groupe de robots doit s'adapter à un environnement où travaillent des humains (projet MICRobES). Nous montrons que dans ces conditions, une simple transposition n'est plus possible et qu'il faut prendre en compte la corporéité des robots. Nous proposons alors pour cela des principes de conception de comportements d'agents faisant appel à la sélection naturelle (l'Ethogénétique) et nous présentons les résultats obtenus avec un framework implémentant ces concepts (ATNoSFERES). Nous montrons ainsi comment élargir les principes de départ en conciliant approche multi-agent et algorithmes évolutionnistes, en empruntant des concepts issus de l'éthologie

Modèles de comportements sociaux pour les collectivités d'agents et de robots

This thesis takes place in the field of Multi-Agent Systems (MAS) and Distributed Artificial Intelligence (DAI). We particularly focus on the issue of the organization in "open systems". Thus our research aims at defining social behavior models, making the agents organize and adapt themselves to their environment. Our approach implies (among other methodological principles) the use of a "virtuous circle" that proposes to use metaphors from other scientific fields to design models in computer science. In the first part, we seek metaphors of behaviors that are close to our needs in animal societies (especially primate ones). We define agent models that are able to produce, in simulation, one of the social features observed in primates, i.e. the ability to recognize dominance relations. We then transpose those models into a different application, the collective building of a lexicon, in order to get indications on the collective dynamics involved in the models. In the second part, we present an experiment of "Open Collective Robotics" in which a group of robots has to adapt to an human-inhabited environment (MICRobES project). We show that a simple transposition is not possible any more under these conditions, and that the embodiment of the robots has to be taken into account. Thus, we propose new design principles for agent behaviors involving natural selection ("Ethogenetics") and present the results we have obtained with a framework implementing these concepts (ATNoSFERES). We therefore generalize the initial principles by conciliating the specific features of both a multi-agent approach and evolutionary algorithms through ethological concepts.Les travaux présentés ici, dans le cadre des Systèmes Multi-Agents (SMA) et de l'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD), s'intéressent au problème de l'organisation dans les "systèmes ouverts". Dans ce cadre, nos recherches visent à définir des modèles de comportement sociaux permettant aux agents de s'organiser pour s'adapter à leur environnement. Notre démarche fait appel, entre autres principes méthodologiques, au concept de "cercle vertueux" qui se propose d'emprunter des métaphores à d'autres disciplines scientifiques pour concevoir des modèles informatiques. Dans un premier temps, nous recherchons dans les sociétés animales (en l'occurrence chez les primates) des métaphores de comportements proches de nos besoins. Nous définissons alors des modèles d'agent qui permettent, en simulation, de reproduire une des caractéristiques sociales observées chez les primates, la reconnaissance des relations de dominance. Ces modèles font ensuite l'objet d'une transposition à un domaine différent, la construction collective d'un lexique, pour estimer plus finement les dynamiques collectives sous-jacentes. Dans un second temps, nous nous intéressons à une expérimentation de "Robotique Collective Ouverte", dans laquelle un groupe de robots doit s'adapter à un environnement où travaillent des humains (projet MICRobES). Nous montrons que dans ces conditions, une simple transposition n'est plus possible et qu'il faut prendre en compte la corporéité des robots. Nous proposons alors pour cela des principes de conception de comportements d'agents faisant appel à la sélection naturelle (l'Ethogénétique) et nous présentons les résultats obtenus avec un framework implémentant ces concepts (ATNoSFERES). Nous montrons ainsi comment élargir les principes de départ en conciliant approche multi-agent et algorithmes évolutionnistes, en empruntant des concepts issus de l'éthologie

"Des moutons et des robots" (Pierre Arnaud)

critique de livreNational audienc

De la simulation multi-agents à la simulation multi-niveaux. Pour une réification des interactions.

In this Habilitation Thesis, I present my research activity in the field of multiagent simulation within the SMAC team (LIFL, Université Lille 1), since the beginning of my career of teacher and researcher in 2002. My work focuses on the design and implementation of methods and tools aimed at facilitating the modeling of large-scale complex systems. Therefore, I developped with my colleagues an " interaction-oriented " approach, characterized by the unification of several concepts used in the field of MAS. It is supported by a large methodological and algorithmic elaboration (the IODA method), in which each entity of the model is represented by an agent and each behavior by a rule called an interaction. This method relies upon the separation between declarative and procedural features, which facilitates the acquisition of thematic expertise. In addition, several software tools have been built throughout this research (e.g. the JEDI platform and the IODA exension for the NetLogo platform). This method has also been applied to various fields (cell biology, serious games, marketing, cartography). To conclude, I present my research project for the coming years, which proposes to combine issues raised by recent work: on the one hand, the multi-level simulation (aimed at defining an operational framework for automatizing the change of observation scale or point of view upon the subsystems of a complex phenomenon) ; and on the other hand, the automatic information retrieval from real data, in order to increase the behavioral realism of populations of agents. In addition, a collaboration with the IGN on using those techniques for cartographic generalization opens perspectives towards the transposition of those simulation methods to the field of problem solving.Dans ce mémoire de synthèse d'habilitation à diriger des recherches, je présente les travaux en simulation multi-agents que j'ai menés au sein de l'équipe SMAC (LIFL, Université Lille 1) depuis le début de ma carrière d'enseignant-chercheur en 2002. Ceux-ci portent sur la conception et la mise en application de méthodes et d'outils de simulation destinés à faciliter la modélisation de systèmes complexes à large échelle. Dans ce but, j'ai développé avec mes collègues une approche " orientée interactions " caractérisée par une unification des concepts utilisés dans le domaine des SMA. Elle a donné lieu à une importante élaboration méthodologique et algorithmique (la méthode IODA) dans laquelle toute entité du modèle est représentée par un agent, et tout comportement par une règle appelée interaction. Cette méthode s'appuie sur une séparation entre déclaratif et procédural qui facilite l'acquisition de l'expertise auprès des thématiciens. Par ailleurs de nombreux outils logiciels sont nés de ces recherches (dont la plateforme JEDI et une extension IODA pour la plateforme NetLogo), ainsi que diverses applications dans des domaines variés (biologie cellulaire, serious games, marketing, cartographie). Pour conclure, je présente mon projet de recherche pour les prochaines années qui se propose d'articuler des problématiques issues de travaux récents, d'une part sur la simulation multi-niveaux (qui vise à définir un cadre opérationnel permettant le changement d'échelle d'observation ou de point de vue sur les sous-systèmes d'un système complexe), et d'autre part sur la recherche automatique d'informations dans des données réelles pour augmenter le réalisme comportemental des populations d'agents. Par ailleurs une collaboration avec l'IGN sur l'utilisation de ces techniques pour la généralisation cartographique permet également d'envisager la transposition de ces méthodes de simulation à la résolution de problèmes