Système multi-agents - Définition

Introduction

Un système multi-agent (SMA) est un système composé d’un ensemble d’agents, situés dans un certain environnement et interagissant selon certaines relations. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu’elle est, au moins partiellement, autonome. Ce peut-être un processus, un robot (Un robot est un dispositif mécatronique (alliant mécanique, électronique et…), un être humain, etc.

Objet (De manière générale, le mot objet (du latin objectum, 1361) désigne une entité définie dans…) de longue date de recherches en intelligence artificielle (L’intelligence artificielle ou informatique cognitive est la « recherche de moyens…) distribuée, les systèmes multi-agents forment un type intéressant de modélisation de sociétés, et ont à ce titre des champs d’application larges, allant jusqu’aux sciences humaines.

Origine et aspects techniques

Origine

L’une des grandes sources d’inspiration pour les systèmes multi-agents a été l’étude des comportements sociaux de certaines familles d’insectes (Insectes est une revue francophone d’écologie et d’entomologie destinée à un large…). Dans ce domaine, on se référera utilement aux articles Intelligence collective et Intelligence distribuée (L’intelligence distribuée désigne la mise en commun de la capacité de raisonnement de plusieurs…).

Les SMA peuvent être vus comme la rencontre de divers domaines :

l’intelligence artificielle pour les aspects prise de décision de l’agent
l’intelligence artificielle distribuée pour la distribution de l’exécution
les systèmes distribués pour les interactions
le génie logiciel (Si on se réfère à l’arrêté ministériel du 30 décembre 1983 relatif à l’enrichissement du…) pour l’approche agents et l’évolution vers des composants logiciels de plus en plus autonomes
Les objets communiquants

Les cinq problématiques des SMA

On peut relever cinq problématiques principales lors de la création de systèmes multi-agents (SMA).

D’abord, la problématique de l’action : comment un ensemble (En théorie des ensembles, un ensemble désigne intuitivement une collection…) d’agents peut agir de manière simultanée dans un environnement (L’environnement est tout ce qui nous entoure. C’est l’ensemble des éléments naturels et…) partagé, et comment cet environnement interagit en retour avec les agents ? Les questions sous-jacentes sont entre-autres celles de la représentation de l’environnement par les agents, de la collaboration entre agents, de la planification (La planification est la programmation d’actions et d’opérations à mener) multi-agent.

Ensuite la problématique de l’agent et de sa relation au monde (Le mot monde peut désigner 🙂, qui est représenté par le modèle cognitif dont dispose l’agent. L’individu (Le Wiktionnaire est un projet de dictionnaire libre et gratuit similaire à Wikipédia (tous deux…) d’une société multi-agent doit être capable de mettre en œuvre les actions qui répondent au mieux à ses objectifs. Cette capacité à la décision est liée à un « état mental » qui reflète les perceptions, les représentations, les croyances et un certain nombre (La notion de nombre en linguistique est traitée à l’article « Nombre…) de paramètres « psychiques » (désirs, tendances…) de l’agent. La problématique de l’individu et de sa relation au monde couvre aussi la notion d’engagement de l’agent vis-à-vis d’un agent tiers.

Les systèmes multi-agents passent aussi par l’étude de la nature des interactions, comme source de possibilités d’une part et de contraintes d’autre part. La problématique de l’interaction (Une interaction est un échange d’information, d’affects ou d’énergie entre deux agents au sein…) s’intéresse aux moyens de l’interaction (quel langage ? quel support ?), et à l’analyse et la conception des formes d’interactions entre agents. Les notions de collaboration et coopération (en prenant coopération comme collaboration + coordination d’actions + résolution de conflits) sont ici centrales.

On peut évoquer ensuite la problématique de l’adaptation en termes d’adaptation individuelle ou apprentissage (L’apprentissage est l’acquisition de savoir-faire, c’est-à-dire le processus…) d’une part et d’adaptation collective ou évolution d’autre part.

Enfin, il reste la question de la réalisation effective et de l’implémentation (Le mot implantation peut avoir plusieurs significations 🙂 des SMA, en structurant notamment les langages de programmation (La programmation dans le domaine informatique est l’ensemble des activités qui permettent…) en plusieurs types allant du langage de type L5, ou langage de formalisation et de spécification, au langage de type L1 qui est le langage d’implémentation effective. Entre les deux, on retrouve le langage de communication (La communication concerne aussi bien l’homme (communication intra-psychique, interpersonnelle,…) entre agents, de description des lois de l’environnement et de représentation des connaissances.

Architecture (Architectures est une série documentaire proposée par Frédéric Campain et Richard Copans,…) des systèmes multi-agents

En reprenant les cinq problématiques précédentes, on peut décrire quelques éléments de l’architecture (L’architecture peut se définir comme l’art de bâtir des édifices.) d’un système multi-agent.

Les agents doivent être dotés de systèmes de décisions et de planification à plusieurs. Les théories de la décision sont un domaine à part entière d’étude à ce sujet. Dans la catégorie des interactions avec l’environnement, un autre problème récurrent des systèmes d’agents est celui du pathfinding (avec son algorithme le plus connu, l’algorithme A*).

Les agents doivent être dotés d’un modèle cognitif : Là aussi, plusieurs modèles existent, l’un des plus classiques étant le modèle BDI (Beliefs-Desires-Intentions). Il considère d’une part l’ensemble de croyances (Beliefs) de l’agent sur son environnement, qui sont le résultat de ses connaissances et de ses perceptions, et d’autre part un ensemble d’objectifs (Desires). En croisant ces deux ensembles, on obtient un nouvel ensemble d’intentions (Intentions) qui peuvent ensuite se traduire directement en actions.

Les agents doivent être dotés d’un système de communication. Plusieurs langages spécialisés ont vu le jour (Le jour ou la journée est l’intervalle qui sépare le lever du coucher du Soleil ; c’est la…) à cette fin : le Knowledge Query and Manipulation Language (KQML), et plus récemment, le standard FIPA-ACL (ACL pour Agent Communication Language) créée par la Foundation for Intelligent Physical Agents FIPA. Ce dernier standard repose en particulier sur la théorie (Le mot théorie vient du mot grec theorein, qui signifie « contempler, observer,…) des actes de langage, chère à John Searle.

La problématique de l’adaptation est un sujet épineux, objet de recherches nombreuses à l’heure (L’heure est une unité de mesure du temps. Le mot désigne aussi la grandeur…) actuelle. On pourrait toutefois citer l’exemple de certains virus (Un virus est une entité biologique qui nécessite une cellule hôte, dont il utilise…), aussi bien biologiques qu’informatiques, capable de s’adapter à leur environnement en mutant.

Enfin, l’implémentation effective du système multi-agent, si elle ne fait pas à proprement parler partie de l’architecture du système, mérite d’être évoquée à travers l’exemple des nombreux langages de programmation qui ont été développés à des fins de recherche (La recherche scientifique désigne en premier lieu l’ensemble des actions entreprises en vue…) en intelligence artificielle. On citera en particulier le langage LISP (Lisp est la plus ancienne famille de langages impératifs et fonctionnels. Développé…).

Ces éléments d’architectures s’appliquent plutôt à un système composé d’agents cognitifs.

Des catégories ou modèles d’agents

On peut établir une classification des agents selon deux critères : agents cognitifs ou réactifs d’une part ; comportement téléonomique ou réflexe (Le réflexe d’une façon générale fait intervenir des propriétés intégratrices d’un centre…) d’autre part.

La distinction que l’on peut faire entre cognitif et réactif tient essentiellement de la représentation du monde dont dispose l’agent. Si l’individu est doté d’une « représentation symbolique » du monde à partir de laquelle il est capable de formuler des raisonnements, on parlera d’agent cognitif tandis que s’il ne dispose que d’une « représentation sub-symbolique », c’est-à-dire limitée à ses perceptions, on parlera d’agent réactif. Cette distinction cognitif/réactif correspond à deux écoles de pensée des systèmes multi-agents. La première soutient une approche de famille d’agents « intelligents » devant collaborer, avec une perspective plus sociologique. La deuxième étudie la possibilité de l’émergence d’un comportement « intelligent » d’un ensemble d’agents non-intelligents (type fourmis). La seconde ( Seconde est le féminin de l’adjectif second, qui vient immédiatement après le premier ou qui…) distinction entre comportement téléonomique ou réflexe sépare les comportements intentionnels (poursuite de buts explicites) des comportements liés à des perceptions. Les tendances des agents peuvent ainsi être exprimées explicitement dans les agents ou au contraire provenir de l’environnement. On peut construire un tableau (Tableau peut avoir plusieurs sens suivant le contexte employé 🙂 regroupant les différents types d’agents :

Catégories d’agent
	Agents cognitifs	Agents réactifs
Comportement téléonomique	Agents intentionnels	Agents pulsionnels
Comportement réflexe	Agents « modules »	Agents tropiques

Les agents cognitifs sont la plupart du temps intentionnels, c’est-à-dire qu’ils ont des buts fixés qu’ils tentent d’accomplir. On peut cependant trouver parfois des agents dits modules qui, s’ils ont une représentation de leur univers (L’Univers est l’ensemble de tout ce qui existe et les lois qui le régissent.), n’ont pas de buts précis. Ils pourraient servir par exemple à répondre à des interrogations d’autres agents sur l’univers. Les agents réactifs peuvent être séparés en agents pulsionnels et tropiques. Un agent pulsionnel aura une mission fixée (par exemple, s’assurer qu’un réservoir reste toujours suffisamment rempli) et déclenchera un comportement s’il perçoit que l’environnement ne répond plus au but qui lui était affecté (le niveau du réservoir est trop bas). L’agent tropique (Les tropiques sont deux lignes imaginaires du globe terrestre, parallèles à…), lui, ne réagit qu’à l’état local de l’environnement (il y a de la lumière (La lumière est l’ensemble des ondes électromagnétiques visibles par l’œil…), je fuis). La source de motivation (La motivation est, dans un organisme vivant, la composante ou le processus qui règle son…) est dans un cas interne (En France, ce nom désigne un médecin, un pharmacien ou un chirurgien-dentiste, à la…) (agents pulsionnels qui ont une « mission »), dans l’autre cas liée uniquement à l’environnement.

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