6.5 Application : le projet Warbot
6.5.3 Les enseignements de l’exp´ erience
D’un point de vue p´edagogique, le projet s’est r´ev´el´e tr`es satisfaisant et les ´etudiants adh`erent assez rapidement au principe de l’exp´erience. La notion d’influence est notamment
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tr`es stimulante pour eux. Ne pas avoir de certitude quant `a la cons´equence des actes d’un agent est une contrainte extrˆemement int´eressante qui concr´etise un peu mieux certains aspects de la notion d’agent logiciel. Comme nous l’avons dit, elle met en exergue le fait que la propri´et´e d’autonomie d’un agent marque aussi son incapacit´e `a maˆıtriser l’´evolution de l’environnement dans lequel il se trouve.
Par ailleurs, il est amusant de voir la progression qualitative des strat´egies qui sont ima- gin´ees d’ann´ee en ann´ee. Sur la base des am´eliorations issues des ann´ees pr´ec´edentes, chaque promotion est en effet forc´ee de d´ecouvrir des strat´egies toujours plus efficaces qui mettent en ´evidence l’importance de la collaboration dans les syst`emes multi-agents.
Cette exp´erience a ´et´e aussi tr`es enrichissante du point de vue de nos pr´eoccupations de recherche, mˆeme dans ses aspects n´egatifs. Le volet p´edagogique nous a tout d’abord confort´e dans l’id´ee que la notion d’influence, et `a travers elle l’abandon de la mod´elisation de l’action par transformation d’´etat, est un point tout `a fait essentiel dans la mod´elisation des syst`emes multi-agents. En revanche, le mod`ele de simulation obtenu s’est r´ev´el´e frustrant en ce qui concerne la mod´elisation de la simultan´eit´e. En fait, les diff´erentes influences qui sont pr´esentes dans le mod`ele (mouvements et tirs) ne se prˆetent pas sp´ecialement bien `a une mod´elisation int´eressante de leur simultan´eit´e.
Comme nous l’avons dit pr´ec´edemment, il est important que la simultan´eit´e soit d´efinie dans le mod`ele lui-mˆeme pour qu’elle soit concr´etis´ee dans l’impl´ementation. Et dans le cas du mod`ele propos´e dans Warbot, la combinaison des influences ne donne pas intuitivement des ´ev´enements distingu´es qui augmenteraient le pouvoir d’expressivit´e du mod`ele. Par exemple, les mouvements sont trait´es de fa¸con s´equentielle alors qu’il aurait ´et´e possible de consid´erer que, lorsque deux agents avancent dans la mˆeme direction et qu’une collision va avoir lieu, aucun des deux agents n’est satisfait dans son mouvement, ou encore que l’espace disponible entre les deux agents est ´equitablement r´eparti entre les deux mouvements. Cependant, outre le fait que cela aurait significativement compliqu´e l’impl´ementation du syst`eme, ce souci de mod´elisation n’aurait pas eu un grand int´erˆet. En effet, le cadre exp´erimental n’´etait pas du tout li´e `a la mod´elisation quasi parfaite des mouvements, d’autres simulateurs le font tr`es bien. Il aurait donc ´et´e assez maladroit de programmer une approche complexe de la simultan´eit´e alors que la composante physique des agents est grossi`erement repr´esent´ee par un simple cercle dans le mod`ele. Il y aurait eu l`a une contradiction entre ces deux points du mod`ele. L’effort de mod´elisation doit ˆetre r´eparti ´equitablement dans les diff´erents aspects d’un mod`ele.
Faut-il ici en d´eduire que l’utilisation du principe Influence/R´eaction a uniquement contri- bu´e `a rendre complexe un mod`ele qui aurait pu ˆetre encore plus simple ? Non. Au contraire, de cette frustration nous avons compris un aspect fondamental du principe Influence/R´eaction : bien que celui-ci ait ´et´e pens´e dans le but de fournir un moyen de mod´eliser concr`etement la simultan´eit´e, nous allons voir dans le chapitre suivant que son int´erˆet majeur r´eside dans le fait que son application d´efinit deux contraintes d’impl´ementation fondamentales.
La premi`ere contrainte consiste dans l’abandon de la notion d’action comme une transfor- mation d’un ´etat global. La deuxi`eme concerne la n´ecessit´e de distinguer les deux composantes d’un agent que sont le corps et l’esprit. La premi`ere contrainte va nous permettre de mettre en ´evidence l’int´erˆet d’isoler le traitement et l’impl´ementation de l’interaction dans un module distingu´e : le module des interactions. Ajout´ee `a la premi`ere, la deuxi`eme contrainte va quant `
a elle nous permettre de donner une v´eritable s´emantique computationnelle `a l’une des plus importantes caract´eristiques d’un agent : l’autonomie. Dans le chapitre qui suit nous allons d´evelopper et argumenter ces id´ees.
6.6
R´esum´e du chapitre
Dans ce chapitre nous avons tout d’abord pr´esent´e le probl`eme de la mod´elisation de la simultan´eit´e dans les syst`emes multi-agents. Nous avons vu que la mod´elisation classique de l’action comme une transformation d’un ´etat global se prˆete difficilement `a une mod´elisation satisfaisante de la simultan´eit´e. Nous avons ensuite soutenu l’id´ee que le principe Influence/- R´eaction propose une solution efficace `a ce probl`eme et nous en avons propos´e une adaptation pour la simulation. Finalement, l’exp´erience que nous avons acquise par l’interm´ediaire du projet Warbot nous a pouss´e `a consid´erer que le principe Influence/R´eaction est non seule- ment une solution au probl`eme de la simultan´eit´e mais qu’il permet aussi de concr´etiser plus formellement certains aspects du paradigme agent comme nous allons maintenant le voir.
Chapitre 7
Mod´elisation des interactions et
coh´erence paradigmatique
D
ans le chapitre pr´ec´edent nous avons pr´esent´e le principe Influence/R´eaction comme une solution pertinente au probl`eme de la mod´elisation d’actions simultan´ees. Nous avons vu qu’il permet de prendre en compte l’ensemble des actions produites pour un mˆeme instant t. Cependant, nous avons abord´e la question du calcul de la r´eaction de mani`ere g´en´erale, sans en pr´eciser les enjeux conceptuels. La r´eaction constitue en fait le cœur de la mod´elisation d’un syst`eme multi-agents car elle d´efinit sa dynamique sous la forme des lois de l’univers. Et c’est v´eritablement dans la r´eaction que les interactions entre les diff´erentes entit´es d’un syst`eme sont concr`etement mod´elis´ees. Il s’agit en effet d’apporter une r´eponse aux interactions engendr´ees par l’ensemble des comportements autonomes. Ce chapitre est consacr´e `a cette question.Dans un premier temps, nous allons voir pourquoi il est important de donner une d´efinition technique de l’interaction qui soit relative au seul contexte de la simulation multi-agents. Cela nous permettra notamment d’isoler la probl´ematique qui nous int´eresse sous la forme du module des interactions. Nous verrons ensuite que la mod´elisation de ce module peut non seulement avoir une grande influence sur les r´esultats d’un mod`ele, mais aussi qu’elle peut parfois remettre en cause l’autonomie des agents telle que nous allons bientˆot la d´efinir. Nous montrerons alors qu’il est int´eressant de consid´erer un nouvel aspect de la validation d’un mod`ele : la coh´erence paradigmatique. Dans ce contexte, nous verrons que la nature des interactions joue un rˆole important du point de vue de la mani`ere dont elles doivent ˆetre mod´elis´ees. Relativement `a ces consid´erations, nous essayerons de d´egager deux grandes classes de situations interactionnelles que nous distinguerons en fonction du traitement qu’elles requi`erent. Cela nous permettra de conclure sur l’id´ee que le principe Influence/R´eaction et bien plus qu’un simple mod`ele de la simultan´eit´e.