Mode proactif

Ce mode fait une recherche active d’un service à la demande du module de décision pour un agent. Cela intervient après avoir exprimé une demande d’abonnement à un service donné. Ce mode d’interaction est utilisé lorsque le module de décision considère qu’une action est peu prioritaire et/ou que les objets qui lui permettent de la réaliser sont plus difficiles à atteindre que les autres objets de son plan. De ce fait, le module de décision va considérer que l’action peut être réalisée à n’importe quel moment du temps d’exécution du plan d’un agent.

Le module sémantique proposera à l’agent abonné une instance d’objet qui propose le service recherché dès que celui-ci se trouvera à proximité. L’agent recevra alors une notification l’informant de la présence d’un objet lui permettant de réaliser son action en instance d’attente. Il pourra alors adapter son comportement en prenant en compte l’existence de l’objet qu’il lui a été proposé.

Exemple : Un agent se dirige vers son lieu de travail après avoir terminé de manger son sandwiche en cours de chemin. Il souhaite alors jeter la serviette en papier qu’il a utilisé. Considérant que c’est une action peu importante, et pouvant être exécutée à n’importe quel moment en cours de son chemin, sans nécessiter de faire un détour. Il (le module décisionnel de l’agent) va donc s’abonner au service qui va lui permettre de jeter ses déchets. Le module sémantique va chercher activement une poubelle se trouvant à proximité pour la proposer à l’agent. Le module sémantique ne va pas proposer plusieurs fois la même instance d’objet à l’agent si celui-ci la refuse.

3.5 Conclusion

Nous avons présenté dans ce chapitre le principe général et la formalisation de notre modèle, conçu pour la représentation de l’information sémantique de l’environnement, qui est utilisée pour l’aide à la décision afin de produire des comportements crédibles.

Notre modèle est fondé sur le principe de représenter les objets de l’environnement par leurs fonctionnalités que nous avons définies sous la forme de services représentés dans une ontologie. Nous nous sommes inspirés des techniques utilisées dans le web sémantique pour la représentation des services. Nous avons défini une ontologie de services partition-née en deux couches superposées. La couche supérieure représente le méta-modèle de notre représentation qui contient les concepts généraux de notre modèle dont les concepts de domaine vont hériter. La couche inférieure contient la sémantique de l’environnement re-lative à notre domaine d’application. Notre représentation des services de l’environnement nous permet de calculer une qualité de service (QoS), utilisée pour trier entre eux les objets qui proposent le même service.

Nous avons défini trois paramètres représentant les critères non fonctionnels des ser-vices (l’efficacité, la difficulté et la proximité). De part leur aspect non fonctionnel, ces paramètres sont applicables à tous les services de l’environnement.

3.5. Conclusion ⁶⁵

Le module de décision des agents obtient les informations sémantique sur l’environ-nement à travers des requêtes envoyées au module sémantique. Celui-ci propose une liste d’objets proposant le service qui correspond à une action donnée triée selon la qualité de service.

Afin que les agents puissent avoir une crédibilité dans leurs comportements, nous avons veillé à ce qu’ils aient la bonne information sémantique sur leur environnement au moment opportun de la simulation. Pour cela, nous avons défini trois modes d’interaction entre les agents (leur module de décision) et leur environnement (le mode interrogatif, réactif et proactif).

Notre modèle de représentation de la sémantique de l’environnement propose quatre originalités par rapport aux modèles existants.

La première réside dans la représentation sémantique des éléments de l’environnement. Nous avons représenté les différents types d’objets de l’environnement par leurs fonctionna-lités qui sont définies par des services. Ainsi, nous avons séparé la représentation graphique de l’environnement de sa sémantique. Car notre but n’est pas de faire un modèle pour la génération d’un environnement virtuel ni pour sa visualisation. Nous avons voulu que les agents puissent interagir directement avec la couche sémantique de leur environnement pour pouvoir réaliser leurs actions. De ce fait, nous proposons directement aux agents les objets de l’environnement qui coïncident avec leurs actions.

La deuxième originalité réside dans la procédure de sélection des objets de l’environ-nement proposés aux agents pour qu’ils puissent réaliser leurs actions. Notre sélection d’objets est basée sur la qualité de service proposée par les objets pour un service donné correspondant à une action. La sélection des objets pour répondre à une requête d’action en se basant sur la QoS est une tâche fastidieuse due à l’hétérogénéité des objets qui proposent le même service. Nous avons défini trois paramètres généraux qui permettent d’évaluer la qualité d’un service par rapport à une requête. Le premier paramètre nous offre la possibilité d’évaluer si le service sélectionné correspond à une action donnée (Effi-cacité). Le deuxième paramètre évalue s’il y a des conditions supplémentaires pour accéder au service pour pouvoir répondre à une action donnée (Difficulté). Et enfin, le troisième paramètre nous permet d’estimer si les agents peuvent trouver facilement des objets qui proposent le même service afin de dire s’il a le choix pour trouver plus facilement un autre type d’objet qui propose le même service (Proximité). La description de ces trois para-mètres est donnée dans la section 3.3.2.

La troisième originalité est dans l’interprétation de la requête des agents afin d’interpré-ter leurs préférences. En effet, le module de décision des agents n’exprime pas explicitement leurs préférences pour réaliser leurs actions, ni le but final de leur plan. Le module séman-tique devra quand même proposer les services qui sont en adéquation avec les objectifs des agents. Nous avons donc proposé un modèle de représentation des services de l’environne-ment et une méthode d’évaluation de leur qualité qui interprète les préférences des agents implicitement à travers les actions qu’ils souhaitent réaliser. Ainsi, nous pouvons déduire des contraintes sur le temps, le coût, etc (nous pouvons interpréter par l’action "casser la croute" que le facteur temps doit être important pour l’agent qui n’a pas le temps de manger dans un restaurant).

Enfin, la quatrième originalité est dans le type d’interaction des agents avec la couche sémantique de leur environnement avec la proposition de trois types d’interactions (mode

interrogatif, réactif et proactif) qui permettent aux agents d’avoir les informations sur leur environnement au moment opportun.

Dans les chapitres 4 et 5 qui suivent, nous allons vérifier si les choix de conception que nous avons utilisés pour définir notre modèle sont pertinents. Nous verrons si les pro-positions du module sémantique permettent d’avoir des comportements crédibles par des observateurs humains, et nous évaluerons les caractéristiques techniques de notre modèle concernant le temps de traitement et le problème du passage à l’échelle.

Chapitre 4

Mise en Œuvre et Évaluation

Objective

4.1 Introduction

Ce chapitre a pour objectif de décrire la mise en œuvre de notre modèle décrit dans le chapitre 3. Nous présenterons le prototype que nous avons utilisé lors de la phase de conception de l’architecture du projet Terra Dynamica (section 4.2). Nous nous attarde-rons par la suite sur l’intégration du module sémantique de l’environnement ayant été utilisé lors de l’évaluation de notre modèle présentée dans le chapitre 5. Nous décrirons les interfaces développées et nous aborderons notamment les problèmes d’implémentation que nous avons rencontrés. Enfin nous terminerons par donner les résultats de l’évaluation des performances obtenus par notre module sémantique de l’environnement (section 4.6).

Implémentation du modèle

Avant d’intégrer notre module sémantique de l’environnement, nous avons implémenté un premier prototype qui a découlé des travaux présentés dans [Harkouken-Saiah et al., 2011]. Nous présentons dans ce qui suit le modèle initial qui nous a permis de tester notre solution sur un exemple simple d’application. Nous avons pu alors tester les propositions émanant du module sémantique et les différents modes d’interactions entre l’environne-ment et les autres modules du simulateur (Navigation, Décision, etc).