L’équipe/projet SMILE est articulée autour des agents et des systèmes multi-agents déclinés selon cinq orientations qui se recoupent :
• Modèles intégraux pour les systèmes multi-agents
• Informatique sociale/services interactifs
• Architecture SMA pour la modélisation de systèmes complexes adaptatifs
• Modèles de programmation pour les agents logiciels et applications pour les jeux sérieux
• Réalisation de plates-formes multi-agents et/ou orientées services
Modèles intégraux pour les systèmes multi-agents Au début des années 2000 nous avons développé un modèle conceptuel de système multi-agent fondé sur une perspective organisationnelle : AGR pour Agent/
Groupe/Rôle. Ce modèle a été repris de nombreuses fois dans la communauté internationale, et avait été à la base de la plate-forme MadKit.
Nous avons étendu ce travail à deux aspects qui manquaient dans AGR : l’environnement, ce qui a donné lieu au modèle AGRE [Ferber et al., 2005] et les normes, avec le modèle AGREEN [Baez et al., 2006].
Mais il nous a semblé que ces extensions complexifi aient inutilement le modèle et qu’il y avait derrière tout cela une certaine unité qu’il s’agissait d’appréhender.
De ce fait, nous avons développé le modèle MASQ à partir d’une approche des 4quadrants [Ferber et al., 2009], [Stratulat et al., 2009]. Ce modèle, qui est encore relativement récent, présente l’intérêt d’intégrer la notion d’environnement, de normes, de culture et d’organisations dans un schéma conceptuel simple et pratique à utiliser, fondé notamment sur les travaux de Searle. De plus, MASQ intègre AGR comme une vision particulière, applicable aux cas où seules les notions de groupes et de rôles sont nécessaires.
Nos objectifs portent maintenant sur la défi nition d’une sémantique formelle pour MASQ, sur la défi nition
d’une méthodologie de conception de systèmes multi-agents (à la manière de ce que nous avions développé pour AGR) et sur la réalisation d’une plate-forme de référence, conçue comme une refonte de MadKit.
Informatique Sociale / Services Interactifs (Social Informatics)
L’action IS/SI considère que les processus de communication, entre agents artifi ciels d’une part mais aussi entre humains et agents artifi ciels ainsi que entre humains à travers les agents artifi ciels, constituent le cœur de la résolution collaborative distribuée des problèmes. Un cas particulier de collaboration porte sur la fourniture de services. La notion de service devient intéressante toutefois quand elle n’est plus considérée comme un simple appel de procédure (services Web) mais devient un processus interactif (persistant et avec état). L’action IS/SI étudie donc ces processus interactifs entre Agents qui intègrent les contributions des SMA, IHM, Web Sémantique et Grille Sémantique avec une modélisation en langage fonctionnel (Scheme), des expérimentations ainsi que des développements purement techniques dans le contexte de Globus Toolkit.
Dans [Jonquet et Cerri, 2005a] et [Jonquet et Cerri, 2005c] on présente en détail l’état d’avancement du modèle STROBE par rapport aux systèmes multi-agents vus comme des communautés virtuelles d’agents artificiels et d’agents humain qui communiquent et apprennent. D’une coté, le modèle permet aussi de considérer les dialogues comme des objets d’étude [Jonquet et Cerri, 2005], de l’autre il remet l’humain dans la boucle permettant d’intégrer les humains dans les « Grid Virtual Organisations » comme
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demandeurs et fournisseurs de services [Jonquet et al, 2005], [Allison et al., 2005]. Ces concepts de convergence entre Agents et Services Grille d’une coté, et de «homme comme ressource pour des services» de l’autre nous a permis de publier les papiers de référence dans le domaine [Jonquet et al, 2008].
D’un point de vue « apprentissage » nos agents humains apprennent par effet de bord de la collaboration (constructivisme social). Dans EleGI nous nous sommes occupés seulement de scénarios d’apprentissage
« informel » [Dugénie et al. 2008]. A cet effet, nous avons aussi étudié dans quelle mesure on pouvait analyser des conversations réelles, les formaliser en « actes de langages » et en induire des règles qui puissent aider à mieux gérer nos communautés. L’étude a développé une Théorie cognitive (Activity States Framework) sous-jacente à la formalisation [Binti Abdullah et Cerri, 2005].
Architecture SMA pour la modélisation de systèmes complexes adaptatifs
Les systèmes multi-agents sont de plus en plus utilisés dans les sciences de la vie et de l’environnement pour leurs possibilités de représenter directement les différents acteurs biologiques, sociaux et économiques, leurs comportements et leurs interactions. Malgré leur intérêt, ils soulèvent plusieurs problèmes. Un problème important porte sur la défi nition d’un modèle « sans biais », c’est-à-dire d’un modèle permettant effectivement d’assurer au modélisateur que l’outil informatique implémente bien le modèle que le modélisateur a décrit (on ne s’intéresse pas ici au problème de l’adéquation entre le modèle et la réalité qui est un problème de modélisation), et que les conséquences observées lors de la simulation sont
bien directement des conséquences du modèle et non le produit d’un comportement non désiré du système informatique. Le problème n’est pas seulement technique, il est aussi théorique : il a nécessité le développement d’une théorie de l’action, le modèle
« influence/réaction », une extension du calcul situationnel, qui permet de décrire des comportements simultanés d’action. Ce modèle a été formalisé par le modèle IR4MAS |[Michel 2005, Michel 2007], puis
implémenté à l’aide d’un modèle algébrique d’interaction (MIC*) développé au sein de Kayou [Gouaich 2005, Gouaïch et Michel 2005] et appliqué avec succès au problème des actions simultanées [Michel 2005]. Une architecture de simulation de systèmes multi-agents fondée sur ce principe a été réalisée dans le cadre de la thèse F. Michel [Michel 2005] et intégrée à Madkit.
Suite à ces différents travaux, nos objectifs portent maintenant sur l’élaboration de méthodologies de modélisation qui viendront compléter l’éventail des outils formels que nous avons déjà défi nis. Cela de manière à ce que les principes de modélisation qu’ils sous-tendent puissent être mis en œuvre sans qu’il soit nécessaire de connaître tous les aspects formels qui leur sont liés.
Modèles de programmation comportementale pour les agents logiciels : application aux jeux sérieux Dans cette thématique de recherche nous développons des modèles de programmation à base de comportements dirigés par des buts avec des applications dans le domaine des jeux sérieux (serious games).
Un jeu sérieux est un système informatique qui combine des aspects sérieux, comme la formation, l’éducation, la rééducation ou simplement l’information, avec des aspects ludiques hérités le plus souvent des jeux vidéo.
Le jeu sérieux offre un bon cadre d’expérimentation car l’état de l’art actuel montre qu’il existe un réel besoin en termes de langages de programmation spécifi ques (Domain Specifi c Language) qui puissent :
(i) traduire les objectifs pédagogiques en objectifs pour les agents logiciels, (ii) adapter et modifi er les buts et les stratégies sans remettre en cause la structure logicielle globale du système.
Notre objectif est d’élaborer des modèles pour la programmation comportementale dirigée par des buts (goal-directed behaviours) ainsi que les formalismes de programmation et les sémantiques opérationnelles associées. Ceci dans le but de pouvoir exprimer explicitement pour chaque agent logiciel autonome des buts ainsi que des stratégies individuelles ou collectives pour les atteindre. Ce projet est actif depuis mi-2008,
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voici quelques faits marquants qui lui sont directement ou indirectement associés.
Réalisations de plate-formes multi-agents
La réalisation de plate-formes de démonstration fait partie intégrante du travail de l’équipe SMILE. Plusieurs plate-formes ont été développées dans l’équipe :
• MadKit, à la fois plateforme et méta-plateforme de développement de SMA. Initialisée en 1998, MadKit en est à la version 4.4, ayant intégré tout un ensemble de nouveaux concepts au fur et à mesure de son évolution. Cette plate-forme est utilisée internationalement pour la recherche et l’enseignement des SMA et est disponible à www.madkit.net. Durant les années 2002-2007, la société Aleph0 a utilisé MadKit comme moteur pour la réalisation d’un jeu distribué (on line).
Un contrat de recherche en 2007 avec la société OSLO-Software (basée à Lyon) a montré l’intérêt industriel de cette plate-forme pour la réalisation de logiciels complexes.
• Turtlekit est une plateforme open source de développement de SMA pour la modélisation de systèmes complexes. Elle est globalement inspirée de platesformes comme StarLogo/NetLogo mais propose des fonctionnalités de hauts niveaux qui facilitent la modélisation du comportement des agents et des interactions agents/environnement, ainsi que la gestion du développement.
• Warbot : plateforme multi-agent simple d’utilisation, utilisée pour l’apprentissage de modèles d’interaction et de coordination d’actions.
Disponible à www.madkit.net.
• AGORA-GSD : la plateforme de services collaboratifs
et ubiquitaires AGORA-GSD a été expérimentée par une dizaine de communeautés virtuelles, avec une centaine d’utilizateurs, a été étudiée par rapport à l’outil compétitif : Access Grid , monté par nous même à l’ISTI du CNR de Pise (2008) et fi nalement a été choisie comme plateforme de base pour deux projets de grande envergure : un sur la construction de connaissance scientifi que sur la biodiversité en Amazonie (contrat du Ministère Brésilien) et l’autre à l’intérieur du programme TGE-ADONIS du CNRS (projet ECRINS). Noter que AGORA-GSD est disponible au LIRMM, mais aussi au CINES, à l’ISTI-CNR de Pise et à l’Université Catholique de Brasilia (agora.lirmm.fr).
Prospectives
Notre vision du futur est celle d’un environnement dans lequel les agents informatiques et les êtres humains seront amenés à collaborer étroitement afi n de réaliser une « intelligence collective » fondée sur l’interaction (agent-agent, agent-humain, humain-humain). Les agents auront une place essentielle à la fois comme entités de simulation mais aussi comme éléments de médiations entre individus.
Les enjeux portent sur la co-construction de normes et de contenus sémantique (culture multi-agent), ainsi que de formes d’interaction entre agents permettant aux humains d’interagir avec ces agents comme s’il s’agissait (pratiquement) d’humains.
De ce fait, les systèmes collaboratifs et les jeux (simulations de mondes mettant en œuvre des environnements physiques et sociaux simulés) tiennent une place essentielle pour appréhender ce modèle
« symbiotique » qui unira de plus en plus l’être humain et la machine qui, elle-même, fonctionnera de plus en plus sur le modèle du vivant et du social.
Tous les travaux de SMILE s’expriment et s’articulent naturellement dans cette vision.
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