Faire coopérer des agents hétérogènes par apprentissage de médiation

Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.National audienceDans le cadre de nos travaux sur la collaboration entre agents hétérogènes, nous avons étudié l'interaction entre un agent humain et un service de recherche d'informations. Nous avons proposé d'introduire un agent médiateur dont le rôle est de formaliser la requête d'un utilisateur, selon son profil et selon l'environnement, puis de lui donner un nombre restreint de réponses pertinentes. Nous cherchons à déterminer la meilleure stratégie de médiation (donc une séquence d'interactions) avec un modèle stochastique (MDP) dont les états sont construits sur un référentiel d'attributs et sur la capacité de la source de répondre à la requête en cours de formalisation. Les actions permettent de poser une question à l'utilisateur ou de sonder la source. Les récompenses reflètent la satisfaction de l'utilisateur, la longueur du dialogue et la quantité de résultats. Nous avons implanté un prototype de médiateur utilisant un apprentissage par renforcement (Q-Learning) car il permet une adaptation en ligne, sans modèle a priori. || In the framework of our works on collaboration between heterogeneous agents, we studied the interaction between a human agent and an information search service. We proposed to introduce a mediator agent to formalize the request of a user, according to hi

Providing users with adapted services: Dynamic building of dialogues to make heterogeneous agents cooperate

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceThis paper deals with a prospective way to allow the communication between heterogeneous agents in the framework of multimedia services. The focus is set on the interaction between the user of a service and his/her virtual assistant. The interaction takes the form of a dialogue where the assistant tries to identify the tasks that the current user wants to perform. After a short description of dialogue systems, we propose a way to adapt them for discovering the user's goals. Our approach to control the dialogue relies on Markov Decision Processes, which are particularly suitable to handle uncertainty that occurs at many points of the communication. We moreover collect knowledge about the users in order to build profiles that will be reused for future sessions

Des agents intelligents dans un environnement de communication multimédia : Vers la conception de services adaptatifs

This thesis describes our works on interaction policies for heterogeneous multiagent systems (hMAS), where human beings are placed in the system, and their application for providing multimedia communication services adaptation. To deal with agent heterogeneity, our solution proposes to insert a mediator in the system. We have defined a model where agents assume generic roles that can be assembled to build service classes. A service arises from a collaboration that satisfies a subset of agents. In order to define the behavior of the agents, we have considered different kinds of planning and chosen to use reinforcement learning in Markov Decision Processes (MDP). We have also studied user modeling and interaction monitoring for the adaptation to other agents and to execution hazards. The thesis details the specification of a mediator that is able to help a user in an information retrieval service. It also presents our architecture with four abstraction levels and a software library that we have implemented to build and execute adaptive services.Cette thèse présente nos travaux sur les stratégies d'interaction dans les systèmes multi-agents hétérogènes (hSMA), où l'humain est placé dans le système, et leur application pour fournir des services de communication multimédia. Pour pallier l'hétérogénéité des agents, notre solution consiste à introduire un médiateur et à définir une modélisation où les agents endossent des rôles permettant de construire des classes de service. Un service résulte alors d'une collaboration donnant satisfaction à un sous-ensemble d'agents. Pour définir le comportement des agents, nous avons envisagé divers types de planification, puis l'apprentissage par renforcement dans les Processus de Décision Markoviens (MDP). Nous avons également étudié la modélisation des utilisateurs et le suivi de l'interaction pour l'adaptation aux autres agents et aux aléas d'exécution. La thèse décrit la spécification d'un médiateur capable d'aider un utilisateur dans sa recherche d'informations. Elle présente également une architecture à quatre niveaux d'abstraction et une bibliothèque logicielle utilisés pour concevoir et exécuter des services adaptatifs

Agent approach for Dialoca Services, Architecture and user-mediator interaction

Rapport interne.This report follows the study of the Dialoca UNIMEDIA platform which provides multimedia communication services to customers. The report summarizes an agent vision of the problem and presents an architecture with four levels of abstraction that allows to erase gradually the media specificity, the runtime constraints and to go towards the core of services. At this high abstraction level, the paper proposes a model for building adaptive multimedia services as the cooperation of roles played by agents. The focus is set on the interaction between a user and a service mediator. After having presented the domain of dialogue systems, the dynamic building of dialogue is discussed

Apprentissage de stratégies de coordination dans les hSMA

Rapport interne.La coordination des interactions d'un ensemble d'agents hétérogène (hSMA) est encore un problème ouvert, en particulier lorsque certains agents sont des humains. Nous proposons une méthode à base d'apprentissage par renforcement (A/R) sur des processus de décision markoviens (MDP) pour contrôler les interactions qui se déroulent lors de la fourniture de services de communication multimédia. Cet article décrit une spécification d'agent coordinateur pour les services de recherche d'informations ainsi que le prototype et les expérimentations que nous avons réalisés

Towards bringing heterogeneous agents to cooperation: an architecture for multimedia services

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceIn the field of multimedia services, we propose an architecture for designing and implementing services that are robust, adaptive to their users and their environment. Behind the notion of multimedia services we mean an added value for the management of interactive communications on various media like web, email, SMS, telephony, fax... Users are important actors in the communication process: systems must be designed to take users behavior models into account for including them in the center of services. In order to satisfy them, the system will try to interpret their actions by diagnostic, and then when detecting a potential risk, it will have to plan a path that will bring them in a safe state, that is a known step on the way to their satisfaction. A second, but also central issue in the conception of multimedia services is the resource management. The global system must provide a given quality of service (QoS), in function of the resources it can use. This implies recurrent and appropriate choices that require a precise description of resource capabilities

Utilisation des agents intelligents dans le commerce électronique

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceNous proposons d'établir un panorama de l'existant en matière de commerce électronique, notamment au niveau de l'utilisation des agents intelligents sur Internet. Après avoir présenté une évolution du commerce électronique et fait un tour d'horizon des techniques qui sont couramment utilisées, nous chercherons à mettre en avant les besoins, en matière d'accueil, d'assistance et de conseil. Les systèmes de recherche actuels sont relativement performants lorsque la requête qui leur est soumise est bien formulée. Nous expliquerons cependant qu'ils s'appuient, non seulement sur une maîtrise des outils de recherche d'information de la part de l'utilisateur, mais aussi sur sa connaissance du domaine alors qu'il peut être néophyte. Ainsi, il leur est difficile de répondre à des requêtes incomplètes ou contenant des incertitudes. Il en est de même lorsque la demande comporte des incohérences. Il en résulte souvent un nombre de résultats trop grand ou, à l'inverse trop réduit. Notre but consiste à proposer une approche au moyen de systèmes multi-agent "intelligents" de manière à obtenir un système plus flexible capable de travailler sur la requête avec une meilleure adaptation à l'utilisateur Nous montrerons qu'une grande partie du commerce électronique repose sur la notion de filtrage, c'est-à-dire la recherche d'information pertinente dans une masse de catalogues à partir d'une requête ou de critères qui peuvent être plus ou moins bien formulés. Nous discuterons de la nécessité d'utiliser des techniques de modélisation d'utilisateurs pour mener à bien un filtrage adaptatif. Pour ce faire, nous proposerons de classer les différents moyens de constitution et d'apprentissage de ces modèles en présentant notamment l'approche bayésienne. Nous nous focaliserons enfin sur la notion d'organisation en montrant le besoin de spécialiser des agents cognitifs de base

Learning of Mediation Strategies for Heterogeneous Agents Cooperation

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceMaking heterogeneous agents cooperate is still an open problem. We have studied the interaction between a human agent and an information service agent. Our approach is to introduce a mediator agent to formalize the requests of the users, according to their profile and then to give the relevant answers. The mediator must find the best mediation strategy (a sequence of interactions) with a Markov Decision Process (MDP). The states are built on an attribute based referential and the capacity of the source to answer the request under formalization. The actions allow to ask questions to the user or to probe the information source. The rewards reflect the satisfaction of the, the length of the mediations and the quantity of results. Our prototype uses reinforcement learning (Q-Learning) for an on-line adaptation without requiring an a priori model. We describe our experiments on a flight information service with a simulated behaviour

Reinforcing interaction between teachers and students in distance learning systems

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceWe aim at designing a virtual organisation of exchanges between teachers and learners in an open distant teaching situation based on artificial intelligence tools, such as multi-agent paradigm or Bayesian networks. In addition, we propose to provide teachers with appropriate tools to manage on-line teaching and to assess student's knowledge acquirements. Traditional systems put teachers or students at the heart of the process. We intend to focus our approach more on the interaction that exists among them. When talking about interaction, we mean all the possible exchanges (Student to Teacher, Class to Teacher...) that could be defined, as well as by their intrinsic nature, their frequency or their contents. The use of a shared scheduler will make possible all global synchronization. To deal with these interactions, we propose to introduce different kinds of software agents that reproduce human behaviours. We intend to design a student modelling system, which uses a standard behaviour of student provided either by an appropriate learning or by an a priori description, and adapted to each specific situation. This profiling step should allow taking into account any specificity and could be viewed as an estimation of the student's state. From this model we plan to diagnose any abnormal situation and, if necessary, to trigger alarms in a step of notification. This diagnostic could be viewed as a detection of lakes (lacks) or peaks (strengths) in the student knowledge landscape and in its psychological state. As the aim of the tool is to prevent any abnormal situation before it occurs, different levels of alarms may be triggered. In a first level, the student may be warned that there is something going wrong and may receive a predictive help. In a second step, teachers may receive alerts for a need of interaction with the student