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Les systèmes multi-agentsPrésentation généraleLes systèmes multi-agents cherchent à appréhender la coordination de processus autonomes. Pour Weiss (1999), un agent est une "entité computationnelle", comme un programme informatique ou un robot, qui peut être vue comme percevant et agissant de façon autonome sur son environnement. On peut parler d'autonomie parce que son comportement dépend au moins partiellement de son expérience. Un système multi-agents (Sma) est constitué d'un ensemble de processus informatiques se déroulant en même temps, donc de plusieurs agents vivant aumême moment, partageant des ressources communes et communicant entre eux. Le point clé des systèmes multi-agents réside dans la formalisation de la coordination entre les agents. La recherche sur les agents est ainsi une recherche sur :
Les systèmes multi-agents ont des applications dans le domaine de l'intelligence artificielle où ils permettent de réduire la complexité de la résolution d'un problème en divisant le savoir nécessaire en sous-ensembles, en associant un agent intelligent indépendant à chacun de ces sous-ensembles et en coordonnant l'activité de ces agents (Ferber, 1995). On parle ainsi d'intelligence artificielle distribuée. Cette méthode s'applique, par exemple, pour la surveillance d'un processus industriel où elle met en oeuvre la solution de bon sens qui consiste à coordonner plusieurs surveillants spécialisés, plutôt qu'à envisager un seul surveillant omniscient. Les recherches fondamentales concernent la représentation de la décision des agents, ou les protocoles de communication. Elles s'appliquent principalement aux télécommunications, à l'Intemet avec le commerce électronique, à des agents physiques tels les robots, à l'optimisation des systèmes de transports et à la gestion de filières. Il existe une communauté de chercheurs qui s'intéressent aux simulations de sociétés d'agents, en écologie ou en sciences sociales. Evolution de la recherche sur les systèmes multi-agentsEn Europe, et en France en particulier, la communauté Sma est issue de la rencontre de chercheurs de plusieurs disciplines, contrairement aux Etats-Inis où l'intelligence artificielle distribuée s'est développée sous l'égide des informaticiens, séparément du domaine de la vie artificielle initié par les physiciens. Dans le cadre général des sciences de la complexité, qui proposent les interactions entre des entités élémentaires et leurs organisations dans une démarche ascendante, les Sma vont amoncer un double mouvement. D'une part ils catalyseront la reformulation de certaines questions en sciences sociales ou en sciences de la nature, d'autre part ils aideront à préciser les questions et à proposer de nouveaux concepts informatiques. C'est ainsi, par exemple, que les Sma posèrent dans un premier temps la question de la décision chez les agents, s'en allant interroger la psychologie cognitive et la théorie des jeux avant d'aborder, dans un second temps, la question de l'interaction entre les agents pour construire des sociétés artificielles, convoquant alors les sociologues ou bien les linguistes. Une des questions actuelles est celle de l'environnement des agents. Systèmes multi-agents et simulation de sociétéGénéralement l'application des systèmes multi-agents à la simulation de phénomènes sociaux est associée au courant sociologique dit de l'individualisme qui considère l'individu singulier comme l'unité élémentaire, comme l'atome de la société. Cependant, l'assimilation entre individus d'une société et agents d'un univers multi-agents peut être trompeuse : il est tout à fait possible de considérer comme agents des groupes sociaux ou des institutions données, avec leurs règles de fonctionnement, leurs normes. Les agents sont conduits par des contraintes, des règles exprimées au niveau du groupe: ils ne sont plus que des entités agissantes, que l'on place dans un environnement dynamique. Cette simple remarque, naturelle dès que l'on envisage une modélisation par un système multi-agent indique comment la dualité simple entre l'individualisme et le holisme peut être remise en cause, ce qui est une préoccupation majeure des chercheurs qui étudient la gestion des ressources renouvelables et des chercheurs sur les systèmes multi-agents:
Comment les individus construisent ils ce collectif ? Comment se crée une institution ? En retour l'individu ne peut être considéré comme une entité autonome indépendante de son environnement social. Comment les individus sont-ils contraints par les structures collectives qu'ils se sont données et comment les font-ils évoluer ? Quels sont les degrés de liberté à l'intérieur desquels se meuvent les pratiques individuelles ? Voici, entre autres, des questions que les Sma permettent d'explorer, dans les termes suivants : "Comment se créent et fonctionnent des structures collectives à partir d'agents qui ont de plus ou moins grandes capacités de représentations, qui échangent entre autres des informations, des services ou des biens, qui élaborent des contrats et qui sont plongés dans un environnement dynamique qui réagit à leurs actions ? ". Systèmes multi-agents et simulation de la gestion des ressourcesLa simulation de la gestion de ressources communes pose le problème de l'interaction entre des ensembles d'agents et des ressources dynamiques.
En résumé, il nous semble que les systèmes multi-agents peuvent prendre en compte plusieurs modèles de pensées sur la gestion collective de ressources renouvelables communes. Offrant la possibilité de modéliser des représentations, des modes de communication au sein de réseaux, des contrôles individuels ou sociaux, donnés ou construits, des interactions, les systèmes multi-agents sont adéquats à la simulation de formes de coordination observables sur le terrain. RéférencesBousquet, F. 2001. Modélisation d'accompagnement. Simulations multi-agents et gestion des ressources naturelles et renouvelables. Mémoire d'habilitation à diriger des recherches, Université de Lyon 1. Ferber, J. 1995. Les systèmes multi-agents. Vers une intelligence collective. InterEditions, Paris. Weiss, G., (Ed.), 1999. Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
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