Les systèmes multi-agent

Les systèmes multiagents (SMA) sont un paradigme de programmation dont les origines se trouvent dans le domaine de l’intelligence artificielle. La recherche en SMA se nourrit des problèmes rencontrés lors de l’implémentation des systèmes robustes et capables de passer à l’échelle. Ainsi, les chercheurs ont proposé l’utilisation d’entité computationnelle distribuée qui seraient capables d’entrer en collaboration avec d’autres unités ainsi que son environnement [Jennings and Wooldridge, 1998]. Ces entités sont appelées agents et sont souvent caractérisées à travers leur autonomie, réactivité et proactivité. Les agents sont également caractérisés par leur dimension sociale car ils évoluent souvent au sein de structures collectives au sein desquelles ils collaborent afin de réaliser un objectif commun. Sur cet aspect, les SMA se rapprochent beaucoup du concept de communauté virtuelle ce qui a motivé davantage notre objectif d’en analyser le mode de fonctionnement.

Les SMAs ont été souvent utilisé pour implémenter des systèmes ouverts et décentralisé dans lesquels un juste milieu entre autonomie et coopération est requis (e.g., coalitions, organisations virtuelles et plus récemment communautés virtuelles). Or, ces systèmes sont souvent développés par différentes personnes et dont ne peuvent être supposés fonctionner comme prévu (par inadvertance ou délibérément). Ce problème a été défini par Castelfranchi par l’ordre social [Castelfranchi, 2000].

Le problème d’ordre social a enthousiasmé la recherche dans les SMAs durant la dernière décennie. Durant cette période, plusieurs travaux ont été réalisés dans la perspective de mettre en place des mécanismes de contrôle afin de résoudre ce problème. On distingue deux types de mécanismes : le contrôle descendant et le contrôle ascendant. Dans la première, le problème de contrôler le comportement des agents se traduit par des approches explicites qui imposent le comportement escompté aux agents du système. Nous citons à titre d’exemples les approches par organisation ainsi que celles par normes. Or, ces deux approches requièrent l’introduction d’une entité spéciale qui a la charge de spécifier, maintenir et dans le plus souvent appliquer ces mécanismes. En réponse, dans la seconde approche, le contrôle repose sur l’implication de chaque agent dans le contrôle des autres et ne nécessite donc aucune entité tierce. Dans cette catégorie, nous avons présenté les travaux sur l’émergence de normes ainsi que ceux liés au

concept d’ordre social [Dubois, 2011,Koehler and Giblin, 2003].

Enfin, dernière approche en cours d’expérimentation vit à équilibrer les deux approches en proposant un bouclage individu-collectif dans lesquelles. Nous évoquons à titre d’exemple les

travaux sur la réorganisation [Hübner et al., 2004] ainsi que ceux sur l’adaptation de normes

Part III

Chapter 5

A Multi-Agent-Based

Virtual Community

The adoption of agent and multi-agent technologies is a trending approach for modelling and implementing collaborative virtual communities (VC) as well as social networks (SN) in general [Camarinha-Matos et al., 2003, Rupert et al., 2007, Gupta and Kim, 2004]. As illustrated in

Chapter4, multi-agent systems as a virtual workspace where agents are interacting, competing,

cooperating and negotiating for the fulfilment of their (individual and collective) goals are a good abstraction model for supporting virtual communities.

In this chapter, we will describe from a theoretical point of view, fundamental concepts

that we will rely upon in Chapters6 and 7. First, we will introduce in Section5.1 a general

view of the multi-agent-based framework that underpins the contribution of this thesis. Then we will delve into more details to present each of the elements that comprise this framework.

We start our description in Section5.3 with the environment in which the agents evolve, then

we present, respectively, in Section5.4and Section5.5, the agents that represent human users

and the communities to which they belong. Finally, Section5.6is dedicated to the interactions

that are taking place between the three concepts aforementioned. We conclude this chapter by a summary in which we discuss what is essential to be retained from these descriptions.

Before proceeding, however, we will present a motivating example that we will use through- out this chapter and the subsequent chapters to illustrate the forthcoming concepts.

Example 5.0.1 (Running Example) In this example, we consider a set of participants (e.g. Alice, Bob, Chris, Dave, Eric and F elix) which aims at developing mobile applications. To that aim, these members tend to join together and create dynamic open source communities wherein applications are developed collaboratively.

Open source software development is one of the most successful collaboration models. Based on this model, a number virtual communities have been formed in the last decade to make dis-

tributed individual collaborate for the production of a common good. The number of people

participating in open source projects is very large and the created communities are open with- out any central authority. In such context, the development of trust is especially important

as empirical evidences [Osterloh and Rota, 2005] show that many participants in open source

project are conditionally cooperative and that trust represents the principal motivation leading these individuals to cooperate.

We will refer to this example in subsequent chapters whenever it serves to illustrate our approach.

5.1 The System Model Specification

In this section, we present the multi-agent-based virtual community model S. As discussed in

Section 4.4, we have chosen a normative multi-agent system in order to put in place a mixed

control loop using the top-down and bottom-up mechanisms presented in the previous chapter

(cf. Section4.3). These mechanisms will be used later in Chapter7to enable social and context

awareness trust management.

Agent Resource Agent-Resource Interactions

Agent-Agent Interactions Community

Figure 5.1 – An illustrative example of a population of agents with three multi-agent commu- nities.

As illustrated in 5.1, agents are used as first level abstraction of virtual communities par-

ticipants. This system S can be defined at a time t by a 5-uplet:

St_{= hA, R, C, I, ∆i}t

where:

• A is the set of agents involved in S,

• R is the set of resources that constitute the agents environment, • C is the set of communities in which agents are organised, • I is the set of interactions involving agents,