Thèses sur le sujet « Systèmes multi-agents (SMA) »

Deux principales approches ont été identifiées parmi les théories économiques issues des travaux de Simon : l'écologie organisationnelle et le management stratégique. Elles étudient séparément les deux principaux problèmes de sélection (matérialisée par l'intégration des formes organisationnelles) et d'adaptation. De récentes réflexions s'orientent vers l'unification des deux approches. Cependant, aucun modèle, à notre connaissance, n'a encore été proposé pour étudier simultanément les deux problèmes jusque-là abordés indépendamment. Ceci est notamment dû à la complexité des systèmes économiques. Le but de la thèse est de palier cette lacune en suggérant un modèle qui intègre les deux niveaux firmes et formes organisationnelles. Notre solution est basée sur l'utilisation des systèmes multi-agents adaptatifs. Nous montrons donc que les systèmes multi-agents adaptatifs permettent d'étudier les deux problèmes (adaptation et sélection) simultanément et que l'adaptation ne se limite pas aux agents mais est aussi présente au niveau des formes organisationnelles. La première partie de la thèse a permis de montrer l'intérêt des agents adaptatifs pour modéliser les firmes. Elle nous a permis aussi de mettre en évidence l'intérêt et les problèmes engendrés par l'utilisation des techniques d'apprentissage dans un contexte multi-agents. La deuxième partie correspond à la modélisation des formes organisationnelles et leur relation avec les firmes afin de vérifier qu'il existe une boucle où toute variation des formes organisationnelles est interprétée par les firmes pour leur adaptation et où l'adaptation des firmes engendre des variations dans les formes organisationnelles<br>Two main economic theories were identified among the economic theories which appear after Simon work: organizational ecology and strategic management. They investigate independently the problems of selection (embodying the integration of organizational forms) and adaptation. Recent research orientations focused on unifying the two approaches. However, no research studied merged these two approaches considered so far as independent. This is most likely due to the complexity of economic systems. This thesis defines a complete economic model integrating firms and organisational forms using an approach based on adaptive multi-agent systems. We show that adaptive multi-agent systems are well suited for the adaptation and selection problem and that the adaptation is not simply a feature of agents but also present at the organizational forms level. The first part of the thesis shows the advantages of using adaptive agents in modelling firms while highlighting the problems caused by the use of learning techniques in a multi-agent context. The second part models organizational forms and their interaction with firms. It proves the existence of a loop where each variation in the organizational forms is interpreted by firms which accordingly adapt, and where the adaptation of firms generates variations at the form level

Le travail présenté dans ce document s'articule autour de la notion d'interaction dans les systèmes multi-agents (SMA) cognitifs (c'est-à-dire que chaque agent utilise un mécanisme de décision qui dépasse ses capacités de réactions aux stimuli du système et des autres agents), faiblement couplés (c'est-à-dire que les agents ne disposent d'aucune information a priori sur les capacités des autres agents) et ouverts (c'est-à-dire que les interactions ne peuvent pas s'appuyer a priori sur la présence ou l'absence d'autres agents). Les agents de ces systèmes doivent donc s'adapter en cours d'exécution au contexte en fonction des objectifs définis soit a priori, soit en cours d'exécution par l'utilisateur ou par d'autres agents. Notre étude porte sur deux aspects fondamentaux des interactions dans un SMA : la composition des fonctionnalités des agents et la gestion de l'hétérogénéité sémantique. Après avoir re-défini les notions clefs d'agents, de SMA et d'interaction (chapitre 1), nous montrons qu'il est nécessaire dans un contexte ouvert et faiblement couplé que les agents disposent de capacités d'introspection pour se coordonner. Nous définissons précisément les notions d'actions et d'interactions que nous utilisons dans nos travaux. Nous présentons ensuite (chapitre 2) un panorama des travaux existants dans les domaines de la composition de services, de la coordination multi-agents et de la programmation orientée agent et nous montrons qu'ils soulèvent un ensemble de questions communes. Nous définissons ensuite notre modèle d'agent (chapitre 3) et notre modèle d'interaction fondé sur un ensemble de performatifs spécifiques. Nous proposons alors (chapitre 4) deux approches complémentaires pour la composition des fonctionnalités des agents, la première fondée sur la chorégraphique dynamique de services, la seconde sur l'apprentissage par renforcement dans un cadre non-markovien. Nous proposons ensuite (chapitre 5) une solution pour gérer le problème de l'hétérogénéité sémantique entre les agents. Enfin, nous concluons sur les questions soulevées par notre tentative de définition d'un cadre unificateur pour l'interaction dans les SMA ouverts et hétérogènes.

L'équipe de recherche informatique de notre université travaille en modélisation et en simulation afin d'étudier de manière holistique les systèmes naturels complexes.Dans ce travail, nous nous sommes fixés comme objectif d'utiliser la simulation informatique comme éprouvette virtuelle afin de concevoir un outil d'aide à la décision dans un contexte pluridisciplinaire.L'enjeu central de notre travail est de proposer un modèle exécutable suffisamment générique pour permettre l'aide à la décision et de l'utiliser dans le cas de la modélisation d'une pêcherie. Nous proposons d'appliquer nos travaux à la gestion des stocks de poissons en Corse.Ceci nous a conduits à suivre la démarche suivante : la première étape est la représentation du système complexe. Pour cela nous avons cherché un paradigme pour représenter des composants à structure hiérarchique capables d’interactions et d'autonomie de décision. Le paradigme agent se prête très bien à la représentation de systèmes complexes bio-économiques.Ensuite, la question de la robustesse de l’approche s’est posée. Pour cela nous nous sommes rapprochés de la théorie de la modélisation et de la simulation (TM\&amp;S) proposée par B.P. Zeigler. Dans notre cas, le formalisme PDEVS peut être considéré comme un formalisme unificateur et pivot.En effet, celui-ci permet d'inclure d'autres concepts, on parle de multi-modélisation. Nous le complétons notamment avec le paradigme agent afin de bénéficier de son expressivité et de sa faculté à décrire simplement des entités (les agents), leurs interactions mutuelles, ainsi l'environnement dans lequel elles évoluent. Enfin, pour respecter un cadre formel, indispensable au travail préalable de conceptualisation, nous utilisons la formalisation DPDEMAS proposée R.Franceschini et déjà développé dans notre équipe. En effet, cette formalisation offre dans sa forme originale une analogie intéressante entre un Système Multi-Agents (SMA) et les modèles PDEVS etDSDE (version dynamique de PDEVS). Nous y retrouvons une description de l'agent à partir d'un corps qui modélise sa représentation physique dans un environnement, ainsi qu'à partir d'un esprit qui est le lieu des prises de décision.Ceci nous a amené à nous pencher sur la problématique de la prise de décision. L'enjeu central était donc de proposer un modèle exécutable suffisamment générique pour permettre l'aide à la décision et de l'utiliser dans le cas de la modélisation d'une pêcherie. Pour cela, nous proposons une approche mettant à disposition des agents des briques inspirées de Soar. Une brique d’optimisation permettant d’affiner les décisions des agents. Une brique d'apprentissage par renforcement permettant aux agents de compléter leurs connaissances dans une situation donnée.Nous complétons cette description par un premier exemple didactique avant d’appliquer notre approche à deux exemples de modélisation d’un système de pêcherie basé sur 50 ans de données.Le premier exemple est un modèle à 5 composants pour simuler des scénarios avec quotas.Le second exemple est un modèle à 6 composants pour simuler lui aussi des scénarios avec quotas,avec en plus la prise en compte de l'espace et des migrations entre zones. Néanmoins, ces deux modèles, n'ont pour objectif que de valider notre approche. En effet, si grâce à ces deux exemples,nous obtenons des résultats cohérents nous permettant de valider leur comportement, ces modèles sont purement théoriques et ne représentent pas suffisamment bien la réalité du système pour pouvoir être utilisés en l'état pour aider à la gestion des ressources halieutiques.Les perspectives que nous envisageons par la suite sont d’une part l’intégration de nouvelles méthodes d’apprentissage et de décision, et d’autre part de développer un modèle de pêcherie plus représentatif de la réalité ou encore d’utiliser notre approche pour traiter d’autres cas d’études<br>The computer science research team at our university works in modelling and simulation to studycomplex natural systems in a holistic way.In this work, we have set ourselves the goal of using computer simulation as a virtual laboratory todesign a decision support tool in a multidisciplinary context.The focus of our work is to propose a generic executable model to allow decision support and to useit towards the modelling of a fishery system. We propose to apply our work to the management offish stocks in Corsica.This led us to the following approach: the first step is the representation of the complex system.For this we have looked for a paradigm to represent components within a hierarchical structurecapable of interactions and autonomous decision making.The agent paradigm lends itself very well to the representation of complex bio-economic systems.Then, the question of the robustness of the approach arose. For this purpose, we used the theory ofmodeling and simulation (TM\&amp;S) proposed by B.P. Zeigler. In our case, the PDEVS formalism canbe considered as a unifying and pivotal formalism. It allows the inclusion of other concepts, we speakof multi-modeling.We complement it with the agent paradigm in order to benefit from itsexpressiveness and its ability to describe entities (the agents) simply, their mutual interactions, andthe environment in which they evolve. Finally, in order to respect a formal framework, essential to thepreliminary work of conceptualization, we use the DPDEMAS formalization proposed by R.Franceschini and already developed in our team. This formalization offers in its original form aninteresting analogy between a Multi-Agent System (MAS) and the PDEVS and DSDE models(dynamic version of PDEVS). We find a description of the agent from a body which models itsphysical representation in an environment, as well as from a mind which is the place of decisionmaking.This led us to consider the problem of decision making. The central issue was therefore to proposean executable model that is sufficiently generic to allow decision support and to use it in the case ofmodeling a fishery. To do so, we propose an approach that provides agents with bricks inspired bySoar. An optimization brick allowing to refine the agents' decisions. A reinforcement learning brickallowing agents to develop their knowledge in a given situation.We complete this description with a first didactic example before applying our approach to twoexamples of modeling a fishery system based on 50 years of data.The first example is a 5-component model to simulate scenarios with quotas.The second example is a 6-component model to simulate scenarios with quotas, and additionallytaking into account space and migrations between areas. Nevertheless, these two models only aimat validating our approach. Indeed, if thanks to these two examples, we obtain coherent resultsallowing us to validate their behaviour, these models are purely theoretical and do not represent thereality of the system sufficiently well to be used to assist in the management of fishery resources.The perspectives that we envisage in the future are on the one hand the integration of new learningand decision methods, to develop a fishery model more representative of the reality or to use ourapproach to treat other case studies

Les Réseaux de Petri (RdP) sont actuellement les approches les plus prometteuses pour modéliser et vérifier les systèmes complexes tels que les Systèmes Multi Agents (SMA). De nombreuses solutions ont été proposées pour remédier aux problèmes de communication, de coordination et d’interaction entre les Agents. Cependant, il n’existe aucune en mesure de traiter, à la fois les aspects structurels et comportementaux, du moins à notre connaissance. La thèse s'intéresse à la problématique de modélisation formelle et de vérification automatique et semi-automatique de propriétés pour les Systèmes Multi Agents. Plus précisément, l'objectif consiste à proposer un nouveau modèle formel original basé sur les réseaux de Petri, les Réseaux de Petri à Agents (RdPA), qui permettent d’exprimer de manière consistante et plus précise les systèmes Multi Agents. Il s’intéresse de plus à l’extension de ce modèle aux fins de modéliser la migration des agents dans le cadre des systèmes à agents mobiles. Cette classe de modèle permet de s’intéresser à la vérification formelle de propriétés classiques comme notamment la vivacité ou l’absence d’interblocage dans le cadre des Systèmes Multi-Agent<br>Petri nets (PN) are currently the most promising approaches to model and to verify complex systems such as Multi Agent Systems (MAS). Several solutions have been proposed to solve the problems of communication, coordination and interaction among Agents. However, to best of our knowledge, none of this solution has able to handle both aspects: structural and behavioral. The thesis focuses on the problem of formal modeling and automatic and semi-automatic verification of properties in Multi Agent Systems. More specifically, the objective is to propose a new original formal model based on Petri nets, Agents Petri nets (APN), which express consistently more accurate a Multi Agent Systems. There is growing interest in the extension of this model for modeling the migration of Agents within the mobile Agent systems. This class of model allows focusing on the formal verification of classical properties such as alertness or absence of deadlock in the context of Multi Agent Systems

Les Systèmes multi-agents ou SMA proposent une approche originale de conception de systèmes intelligents et coopératifs. Ils se caractérisent par la distribution du contrôle global du système et par la présence d'agents autonomes évoluant dans un environnement partagé et dynamique. De plus, il existe plusieurs interdépendances entre les buts des agents, leurs capacités et les ressources qu'ils utilisent, donc afin d'éviter d'éventuels conflits, de favoriser la synergie des activités des agents et de partager les ressources de l'environnement commun, il est important que les agents coordonnent leurs actions. Nous nous sommes intéressés, dans le cadre de cette thèse, au déploiement des systèmes multi-agents sur une architecture pair à pair (Peer-to-Peer ou P2P) et ceci dans le but d'établir la communication entre ces agents et les relier entre eux. Cependant, du fait de la nature dynamique des systèmes P2P où chaque pair peut apparaître et disparaître à tout moment, des nouveaux problèmes se posent pour la coordination d'agents nécessitant des mécanismes de coordination adaptés au contexte spécifique des P2P. Pour cela, nous avons proposé une méthode de formation de groupe comme solution à ces problèmes. Nous nous sommes intéressés ensuite à l'application des systèmes multi-agents à architecture P2P au domaine d'apprentissage collaboratif en ligne où des apprenants contribuent aux apprentissages du groupe, et en retour, le groupe contribue à ceux des apprenants et c'est la cohérence du collectif qui permet d'atteindre l'objectif. Cependant, l'apprentissage collaboratif à distance implique des nouveaux rôles pour l'enseignant ainsi que pour les apprenants. Il est donc essentiel de définir ces rôles pour identifier les besoins qui en découlent pour pouvoir intégrer à l'outil informatique des fonctionnalités afin de satisfaire ces besoins. En effet, il est essentiel de fournir aux enseignants et apprenants la possibilité d'avoir des informations sur la progression de leur apprentissage ainsi que sur les niveaux de collaboration et de sociabilité de chaque apprenant et du groupe. Enfin, nous avons proposé, comme application de nos travaux, un système appelé COLYPAN (COllaborative Learning sYstem for Project mANagment) conçu pour l'apprentissage à distance et de façon collaborative de la gestion des projets.

Les Réseaux de Petri (RdP) sont actuellement les approches les plus prometteuses pour modéliser et vérifier les systèmes complexes tels que les Systèmes Multi Agents (SMA). De nombreuses solutions ont été proposées pour remédier aux problèmes de communication, de coordination et d’interaction entre les Agents. Cependant, il n’existe aucune en mesure de traiter, à la fois les aspects structurels et comportementaux, du moins à notre connaissance. La thèse s'intéresse à la problématique de modélisation formelle et de vérification automatique et semi-automatique de propriétés pour les Systèmes Multi Agents. Plus précisément, l'objectif consiste à proposer un nouveau modèle formel original basé sur les réseaux de Petri, les Réseaux de Petri à Agents (RdPA), qui permettent d’exprimer de manière consistante et plus précise les systèmes Multi Agents. Il s’intéresse de plus à l’extension de ce modèle aux fins de modéliser la migration des agents dans le cadre des systèmes à agents mobiles. Cette classe de modèle permet de s’intéresser à la vérification formelle de propriétés classiques comme notamment la vivacité ou l’absence d’interblocage dans le cadre des Systèmes Multi-Agent<br>Petri nets (PN) are currently the most promising approaches to model and to verify complex systems such as Multi Agent Systems (MAS). Several solutions have been proposed to solve the problems of communication, coordination and interaction among Agents. However, to best of our knowledge, none of this solution has able to handle both aspects: structural and behavioral. The thesis focuses on the problem of formal modeling and automatic and semi-automatic verification of properties in Multi Agent Systems. More specifically, the objective is to propose a new original formal model based on Petri nets, Agents Petri nets (APN), which express consistently more accurate a Multi Agent Systems. There is growing interest in the extension of this model for modeling the migration of Agents within the mobile Agent systems. This class of model allows focusing on the formal verification of classical properties such as alertness or absence of deadlock in the context of Multi Agent Systems

Lorsque de nombreux agents interagissent, des conflits peuvent survenir. Pour les résoudre, différentes méthodes peuvent être utilisées, comme la coordination, les systèmes de vote et la négociation. Celle qui nous intéresse dans cette thèse est la négociation à base de contrats portant sur des ressources. L'objectif de notre travail est de concevoir un modèle général de négociation que nous avons appelé GeNCA : Generic Negotiation of Contracts API. Afin de concevoir un tel modèle, nous commençons par étudier les formes de négociation les plus courantes. L'analyse de ces négociations nous permet de dégager leurs points communs et nous fournit une base pour concevoir notre modèle. Grâce à la collecte de ces points communs et à l'étude du déroulement de ces négociations, nous montrons qu'il est possible de concevoir un protocole général de négociation, paramétrable, qui offre la possibilité de formuler des contre-propositions et qui permet de décrire le déroulement d'une négociation particulière.

Cette thèse porte sur la modélisation de la membrane interne mitochondriale et des complexes enzymatiques de la chaîne respiratoire imbriqués dans cette bicouche phospholipidique. Une alternative aux techniques de la mécanique moléculaire qui représentent les objets biologiques au niveau atomique sont les modèles à grains d'atomes, ou modèles « gros grains », qui offrent la possibilité d'étudier les phénomènes biologiques à des échelles de temps de l'ordre du dixième de microseconde et d'espace de l'ordre du dixième de micromètre, ce qui correspond à des valeurs beaucoup plus proches de celles nécessaires pour l'étude de phénomènes comme la formation de replis de la membrane. Le modèle proposé représente les phospholipides, constituants de la membrane, sous la forme de trimères rigides rectilignes avec un solvant implicitement modélisé. Ce modèle gros grains donne lieu à une conception orientée agent qui est implémentée sous la forme d'un Système Multi-Agents (SMA) appelé MitoMAS. Des différentes simulations réalisées avec MitoMAS, nous pouvons retenir que l'hydrophobie des phospholipides peut être modélisée avec un solvant implicite comme l'atteste l'apparition de micelles à partir d'une mixture initiale. Une distance de coupure (« cutoff » ) pour les potentiels intermoléculaires d'1nm se révèle être un bon compromis entre réalisme et efficacité des simulations. Sous certaines contraintes de pression latérale, les bicouches forment des replis semblables à ceux de la membrane interne. Les simulations de systèmes hétérogènes nous ont permis de retrouver les observations de radeaux (portions membranaires constituées d'un seul type de phospholipide) et celles de systèmes mixtes phospholipides/protéines, le confinement des complexes intramembranaires dans les replis de la bicouche lipidique. Les perspectives sont nombreuses. Outre l'exploration « in silico » de nouveaux potentiels et de leurs paramètres, il est possible d'envisager des modèles mixtes type gros grains / surfaces maillées afin d'étudier l'interactome d'une cellule.

La méningite bactérienne présente un réel défi de modélisation pour la communauté scientifique en raison de son caractère multiscalaire, des facteurs de différentes natures à prendre en compte (climat, environnement, facteurs démographiques, sociétaux et biologiques à l’échelle de l’individu). Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un modèle appelé MenAfriSIM™ qui prend en compte la température, la poussière à travers un COefficient of Meningitis Invasion and Development for Environmental eXposure (COMIDEX) qui prend de la donnée environnementale spatialisée issue de télédétection et de modèle. Il s'agit de la première fois qu'un coefficient pouvant englober plusieurs facteurs climatiques et environnementaux est proposé dans le but de les intégrer dans un modèle de transmission pour la méningite. Le modèle dispose également d'un modèle d'interaction spatiale qui prend en compte la mobilité interurbaine. MenAfriSIM™ est un modèle explicatif des cas de méningite à l'échelle interurbaine dans un contexte de Sahel occidental marqué par une relative baisse du risque de méningite comme le cas du Sénégal. La modélisation d'un système aussi complexe que la méningite permet d'adopter d'une approche multi-agents. Le modèle a été testé sur la saison 2012 dont l'analyse des données sanitaires issues du ministère de la santé confirme le caractère particulier de cette saison avec un nombre de cas record. L'évaluation du modèle a montré une bonne performance de celui-ci avec plus de la moitié de la variabilité totale des cas de méningite expliquée par le modèle (R2 = 0.53) et près d'un tiers de la variabilité des cas (R2 = 0.29) expliqué la température et la poussière. Le modèle a montré que le nombre de cas de méningite reste fortement corrélé à la démographie autrement les communes les plus touchées par la méningite se trouvent dans les communes les plus peuplées alors que le risque de méningite est plus présent dans les zones où l'empreinte climatique et environnementale est dominante. Les zones où le risque de méningite est plus important sont le nord du pays. La "trizone de la méningite" traduit le gradient nord-sud du risque de méningite qui diminue en passant par le centre du pays. Ces résultats ont été confortés par la littérature sur les domaines climatiques du pays et par l'exploration du modèle effectuée sur la saison 2013. Cependant des études supplémentaires devront être envisagées sur une période plus longue. Les résultats suggèrent une surveillance accrue de la partie nord du pays, point de départ du risque de méningite et une prise en compte du zonage et du temps de propagation de la méningite d'une zone à l'autre (2 à 3 semaines) dans les systèmes d'alerte précoce<br>Bacterial meningitis presents a real modeling challenge for the scientific community due to its multiscalar nature, factors of different natures to be taken into account (climate, environment, demographic, societal and biological factors at the individual level). As part of this thesis, we have developed a model called MenAfriSIM™ which takes into account temperature, dust through a COefficient of Meningitis Invasion and Development for Environmental eXposure (COMIDEX) which takes spatialized environmental data from remote sensing and of model. This is the first time that a coefficient that can encompass several climatic and environmental factors has been proposed with the aim of integrating them into a transmission model for meningitis. The model also has a spatial interaction model that takes into account interurban mobility. MenAfriSIM™ is an explanatory model of meningitis cases at the interurban scale in a western Sahel context marked by a relative reduction in the risk of meningitis, as in the case of Senegal. The modeling of a system as complex as meningitis makes it possible to adopt a multi-agent approach. The model was tested during the 2012 season, the analysis of health data from the Ministry of Health confirming the particular nature of this season with a record number of cases. The evaluation of the model showed a good performance of this one with more than half of the total variability of the cases of meningitis explained by the model (R2 = 0.53) and almost a third of the case variability (R2 = 0.29) explained temperature and dust. The model showed that the number of cases of meningitis remains strongly correlated with demography otherwise the municipalities most affected by meningitis are found in the most populated municipalities while the risk of meningitis is more present in areas where the footprint climatic and environmental is dominant. The areas where the risk of meningitis is greater are the north of the country. The "meningitis trizone" reflects the north-south gradient of the risk of meningitis which decreases through the center of the country. These results have been confirmed by the literature on the country's climatic domains and by the exploration of the model carried out over the 2013 season. However, additional studies should be considered over a longer period. The results suggest increased surveillance of the northern part of the country, the starting point of the risk of meningitis and consideration of zoning and the spread time of meningitis from one area to another (2 to 3 weeks) in early warning systems

Ce mémoire d'Habilitation à Diriger les Recherches présente les principales activités de recherche que j'ai menées depuis 2002 en tant que Maître de Conférences, tout d'abord à l'Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, jusqu'en 2006, puis à l'Université Henri Poincaré dans l'équipe Maia au LORIA. Ce mémoire synthétise une partie de mes contributions au domaine de la résolution collective de problème, en informatique et en robotique. Il s'agit d'une approche inspirée du vivant, reposant sur les interactions d'un grand nombre d'agents simples entre eux et avec leur environnement, capable de faire émerger des structures ou des organisations constituant des solutions à des problèmes donnés. Cette approche est connue pour générer des solutions robustes et auto-adaptatives aux conditions variables et inconnues de l'environnement ou du système. La principale motivation de ces travaux est de modéliser ces comportements d'auto-organisation pour mieux les comprendre et les utiliser dans la définition de processus de résolution de problème ou de contrôle de flottilles de robots. Dans ce cadre, le mémoire présente les recherches menées selon deux approches possibles des interactions entre agents. Dans un premier temps, nous considérons des interactions directes entre agents ou robots, essentiellement par signaux/perceptions, et montrons comment la coordination réactive peut être efficace pour la résolution de problèmes spatiaux, ainsi que pour la navigation en formation. Dans un deuxième temps, nous examinons des modèles de coopération indirecte, c'est-à-dire fondés sur le marquage et la lecture d'informations dans l'environnement. Nous focalisons sur l'étude des processus d'auto-organisation engendrés par ce principe, puis examinons des approches pour leur implémentation réelle et robotique. Enfin, le mémoire présente mes perspectives de recherche en détaillant des pistes pour la définition d'une approche générique de résolution collective de problème fondée sur la construction de champs dynamiques dans l'environnement, et pour son déploiement en robotique dans des environnements réels et large échelle.

Les réflexions menées autour de l'idée d'intelligence collective (ou collaborative) postulent, que celle-ci émerge d'un système en interaction dont les dispositifs techniques, sociaux et sémiotiques sont fortement imbriqués (Pierre Levy, 1994). Pour relever ce défi, cette thèse propose de conjuguer deux concepts innovants. D'une part l'idée d'espace collaboratif ubiquitaire pour catalyser les interactions entre groupes d'agents et services. D'autre part, une infrastructure à ressources distribuées pour coordonner, de façon dynamique, les ressources et la sécurité en fonction de critères de qualité de service souhaités par les groupes d'agents. Un espace collaboratif ubiquitaire intègre des processus artificiels pour réaliser du traitement de masse (simulations, fouille de données, etc. ) et des interfaces multimodales incluant la visualisation partagées en mode synchrone ou asynchrone pour les interactions entre humains. En termes d'infrastructure, cette thèse explique pourquoi le Web n'apporte pas une réponse adaptée à la problématique de l' intelligence collective et pourquoi nous nous sommes tourné vers Grid (Grille de Ressources Informatiques Distribuées). Notamment, une propriété singulière de Grid est le service à état qui permet de coordonner des ressources distribuées de façon dynamique et sécurisée. Pour mettre ceci en évidence, au lieu de développer un modèle analytique, nous avons opté pour un modèle systémique. Nous avons développé le modèle d'architecture Agora qui propose d'utiliser Grid pour déployer des espaces collaboratifs ubiquitaires. De cette façon, les groupes d'agents humains et artificiels s'auto-organisent dans un espace immanent où les ressources sont délivrées dynamiquement par l'infrastructure. Validé par une méthode empirique, ce modèle a été l'objet d'une élaboration itérative fondée sur des retours d'expérimentation avec des communautés d'utilisateurs. Au vu de l'avancement de nos investigations, une architecture Grid couplée avec des concepts propres aux systèmes multi-agents présente les caractéristiques nécessaires pour déployer Agora à grande échelle avec une utilisation rationnelle des ressources, tout en offrant des garanties de sécurité et de haute disponibilité<br>The reflexions lead around the idea of collective (or collaborative) intelligence suggest, that those emerge within a system in interaction of which technical, social and semiotic factors are strongly imbricated (Pierre Levy, 1994). In order to leverage this challenge, this thesis propose to mix two innovative concepts. Firstly, the collaborative ubiquituous space is used to catalyse the interactions between groups of agents and services. Secondly, an infrastructure with distributed resources is used to dynamically coordinate the resources and the security according to quality of service criteria. A collaborative ubiquituous space integrates artificial processes to achieve massive computation (simulations, data mining, etc. ) and multimodal interfaces including shared visualisation for interactions between humans. In terms of infrastructure, this thesis explains why the Web does not respond suitably to the problem of collective intelligence and why we looked at Grid. In particular, a singular property of Grid is the stateful service that allows to coordinate distributed ressources in a dynamic and secured manner. To show it, instead of developping an analytical model, we have chosen a systemic model. The architecture model Agora proposes to use Grid to deploy collaborative ubiquituous spaces. Validated by a empirical method, this model has been evaluated iteratively based on returns from expérimentations with communities of users. According to the progress of our investigations, a Grid architecture coupled concepts linked to multi-agents systems show caracteristics required for scalability with a rationnal use of resources, while offering garanties of sécurity and high availibility

Les réflexions menées autour de l'idée d'intelligence collective (ou collaborative) postulent que celle-ci émerge d'un système en interaction dont les dispositifs techniques, sociaux et sémiotiques sont fortement imbriqués ( PIERRE LEVY , 1994). Pour relever ce défi, cette thèse propose de conjuguer deux concepts innovants. D'abord celui d'espace collaboratif ubiquitaire pour catalyser les interactions entre groupes d'agents et services. Ensuite celui d'infrastructure à ressources distribuées pour coordonner, de façon dynamique, les ressources et la sécurité en fonction de critères de qualité de service souhaités par les groupes d'agents. Un espace collaboratif ubiquitaire intègre des processus artificiels pour réaliser du traitement intensif (simulations, fouille de données, etc.) et des interfaces multimodales, incluant la visualisation partagée en mode synchrone ou asynchrone, pour les interactions entre humains. En termes d'infrastructure, cette thèse explique pourquoi le WEB n'apporte pas une réponse adaptée à la problématique de l'intelligence collective et pourquoi nous nous sommes tournés vers GRID (GRILLE DE RESSOURCES INFORMATIQUES DISTRIBUÉES). Notamment, une propriété singulière de GRID est le service à état qui permet de coordonner des ressources distribuées de façon dynamique et sécurisée. Pour mettre ceci en évidence, nous avons développé le modèle d'architecture AGORA qui propose d'utiliser GRID pour déployer des espaces collaboratifs ubiquitaires. De cette façon, les groupes d'agents humains et artificiels s'auto-organisent dans un espace immanent où les ressources sont délivrées dynamiquement par l'infrastructure. Validé par une méthode empirique, ce modèle a été l'objet d'une élaboration itérative fondée sur des retours d'expérimentation avec des communautés d'utilisateurs. Au vu de l'avancement de nos investigations, une architecture GRID couplée avec des concepts propres aux systèmes multi-agents présente les caractéristiques nécessaires pour déployer AGORA à grande échelle avec une utilisation rationnelle des ressources, tout en offrant des garanties de sécurité et de haute disponibilité.

Le terme agent a été introduit pour masquer l'origine diverse des participants (produits logiciels ou humains) intervenant dans une interaction. Un agent est considéré comme une boîte noire capable de contrôler son comportement. Cette propriété, appelée autonomie, est en contradiction avec la possibilité de contrôler l'agent depuis l'extérieur. Dans cette thèse, nous proposons la norme sociale comme une solution de compromis à ce conflit. Une norme a le double rôle d'informer quel est le comportement désirable et d'influencer les agents pour qu'ils l'adoptent. Cette thèse comprend deux parties, la première introduit les concepts, la seconde propose les outils. La première partie est centrée autour du paradigme de la conception sociale des Systèmes Multi-Agents (SMA). Nous montrons comment les notions de dépendance sociale, d'organisation et de rôle permettent de mieux décrire l'interaction entre agents. La notion de norme est définie dans ses diférentes acceptions : domaine juridique, sécurité informatique, systèmes distribués, et SMA. Ensuite, nous présentons nos choix et nos solutions concernant l'interaction normative. Les structures architecturales qui en résultent sont appelées Système d'Agents Normatifs (SAN). Nous montrons quels en sont les acteurs majeurs et quels sont les outils pour les construire. La description des normes utilise les concepts d'action, de temps, d'obligation et d'agence. La deuxième partie montre comment ces concepts sont formalisés dans la littérature (p. ex. logique temporelle, déontique, de l'action) et présente leurs inconvénients majeurs. Ensuite, nous proposons un modèle temporel pour décrire l'interaction normative en expliquant les choix des éléments utilisés et nous montrons son applicabilité. Le modèle est utilisé pour produire les outils nécessaires à la construction des SAN : le monitoring des comportements des agents, la détection des violations, l'ordonnancement déontique, la communication normative.

Les décideurs sont de plus en plus souvent confrontés à des problèmes complexes qui touchent des millions de personnes. Ils souhaitent faire face à ces problèmes avec le maximum d'éléments objectifs et prendre leur décision en tenant compte des intérêts de toutes les parties prenantes. Ces éléments doivent leur permettre de choisir rationnellement la meilleure solution, d'être en mesure d'expliquer et de justifier leur choix. Dans ce document, nous examinons dans un premier temps les systèmes informatiques d'aide à la décision et les liens qui existent entre la modélisation du problème et l'aide à la décision. Nous proposons une nouvelle approche des systèmes informatiques d'aide à la décision qui est basée sur l'utilisation combinée d'un modèle individus centrés construit suivant le paradigme multi-agents et d'un système d'informations géographiques. Après avoir mis en évidence les avantages de cette approche hybride, nous examinons les connaissances qui sont mobilisées dans un processus de prise de décision. Nous précisons quelles sont les relations qui existent dans ce cadre entre le modèle multi-agents et le système d'informations géographiques. Poursuivant nos travaux, nous proposons une architecture de plateforme de développement d'outils d'aide à la décision dédiés aux problèmes ayant une composante spatiale qui prend en compte les comportements individuels. Nous implémentons cette architecture en utilisant une plateforme multi-agents et un système d'informations géographiques existants. Nous validons nos travaux en développant suivant notre approche hybride un système informatique d'aide à la décision dédié au problème de l'eau.

Dans la recherche de performance de chaînes logistiques, la modélisation et la simulation de ces chaînes prenant en compte des aspects organisationnels s‘avèrent nécessaire. Dans cette perspective, nous proposons tout d‘abord un nouveau cadre méthodologique de modélisation et simulation orienté agents de chaînes logistiques, prenant en compte explicitement les aspects organisationnels, tant structurels que dynamiques, ainsi que des observables et indicateurs dans la modélisation de ces chaînes. Ce cadre méthodologique est structuré selon deux niveaux d'abstraction principale qui sont : un niveau conceptuel et un niveau opérationnel. Pour chacun de ces niveaux nous avons différents modèles qui sont proposés et décrit en détail. Ensuite, afin de simuler les modèles de simulation de ces chaines logistiques obtenus par ce cadre méthodologique, nous proposons une architecture logicielle multi-paradigmes spécifique. Cette architecture qui supporte l‘intégration de différentes plates-formes de simulation, est basée sur un médiateur, constituant un système multi-agents, et assurant l‘interaction entre les simulateurs. Les agents de ce médiateur sont chargés de collecter les informations permettant de produire les observables, maintenir la structure organisationnelle lorsque des entités organisationnelles (groupes) sont distribués sur différents simulateurs, l‘interopérabilité entre ces simulateurs, et enfin garantir la validité de la simulation d‘un point de vue temporel. Enfin, la mise en œuvre du cadre méthodologique et de l‘architecture logicielle proposés sont illustrées sur un cas industriel réaliste de chaîne logistique. La présentation des phases de conception est détaillée ainsi que la spécification et l‘implémentation du cas industriel au sein de l‘environnement de modélisation et de simulation proposé<br>In the search for performance of supply chains, modeling and simulation of these chains, taking into account the organizational aspects are needed. In this perspective, firstly we propose a new methodology for modeling and simulation of supply chains oriented agents, taking into account explicitly the organizational aspects, both structural and dynamic as well as observable indicators in the modeling of these chains. This methodological framework is structured along two main levels of abstraction, conceptual and operational levels. For each level we have models that are proposed and described in details. Then, to simulate the simulation models of supply chains obtained by this methodological framework, we propose a multi-paradigm software architecture specific. This architecture supports the integration of different platforms simulation is based on a mediator, providing a multi-agent system, and ensuring the interaction between the simulators. The agents of this mediator is responsible for collecting required information to produce observables and maintaining the organizational structure while the organizational entities (groups) are distributed over different simulators and interoperability between these simulators, and finally ensuring the validity of the simulation for a temporal point of view. Finally, the implementation of the methodological framework and the proposed software architecture are shown in a realistic industrial case supply chain. The presentation of the design phase is detailed and the specification and implementation of industrial case in environmental modeling and simulation proposed

Dans une perspective de report modal, la performance adaptative est un facteur important du développement des systèmes de transports collectifs. Il est donc fondamental de disposer d'outils permettant d'évaluer leur vulnérabilité à des perturbations et le rôle de certaines actions comme l'information des voyageurs. Le modèle PERTURB et la plate-forme de simulation, développés dans le cadre de cette recherche, ont ainsi pour objet de mesurer la vulnérabilité structurelle et fonctionnelle des transports en commun ainsi que le rôle de l'information des voyageurs dans la régulation de situations perturbées. Trois champs théoriques sont mobilisés : théorie des systèmes, théorie des graphes et systèmes multi-agents. Les simulations sont réalisées sur un terrain d'étude (Île-de-France) et des systèmes de transport théoriques. Elles permettent d'effectuer des préconisations en matière d'Aménagement des transports et d'information des voyageurs mais suscitent également de nouvelles interrogations. Comment intégrer l'information des voyageurs dans l'optimisation du traitement des situations perturbées ? Comment concilier une transparence de l'information et éviter des reports trop massifs de flux de voyageurs ?

L'objet de cette thèse est la modélisation de l'échange dynamique de services. La notion de service joue désormais un rôle clé dans le développement, la diffusion et l'implémentation des systèmes distribués. Cette thèse propose une réflexion sur la notion de service et introduit le concept de Génération Dynamique de Service (GDS) comme une approche différente de l'échange de service en informatique, dans laquelle des services sont dynamiquement construits, fournis et utilisés par des agents (humains ou artificiels). Ces échanges de services sont basés sur des conversations qui ont lieu au sein de différentes communautés. Deux caractéristiques de la GDS sont particulièrement mises en avant : l'aspect orienté agent et l'aspect orienté Grid. La thèse se situe donc à l'intersection de trois domaines~: le Service-Oriented Computing (SOC), les Systèmes Multi-Agents (SMA) et GRID. Les trois contributions majeures sont :: (i) la proposition d'un nouveau modèle de représentation et de communication agent, appelé STROBE, qui permet aux agents de développer dynamiquement un langage différent pour chacun de leurs interlocuteurs. Ils sont capables d'interpréter des messages et d'exécuter des services dans des contextes de conversation dédiés; (ii) une fonction, appelée i-dialogue, qui modélise les conversations agents à l'aide des principes de la programmation applicative/fonctionnelle (i.e., flots, évaluation paresseuse, procédures de première classe) ; (iii) un modèle d'intégration GRID-SMA qui représente les capacités des agents par des services Grid. Dans ce modèle, un langage formel, appelé Agent-Grid Integration Language (AGIL), décrit sémantiquement et graphiquement les concepts clés de GRID et SMA, leurs relations, ainsi que les règles de leur intégration. AGIL intègre tous les résultats de la thèse en proposant une formalisation des interactions entre agents pour l'échange de services sur le Grid.

La raréfaction des sources de production conventionnelles et leurs émissions nocives ont favorisé l’essor notable de la production renouvelable, plus durable et mieux répartie géographiquement. Toutefois, son intégration au système électrique est problématique. En effet, la production renouvelable est peu prédictible et issue de sources majoritairement incontrôlables, ce qui compromet la stabilité du réseau, la viabilité économique des producteurs et rend nécessaire la définition de solutions adaptées pour leur participation au marché de l’électricité. Dans ce contexte, le projet scientifique Winpower propose de relier par un réseau à courant continu les ressources de plusieurs acteurs possédant respectivement des fermes éoliennes offshore (acteurs EnR) et des centrales de stockage de masse (acteurs CSM). Cette configuration impose aux acteurs d’assurer conjointement la gestion du réseau électrique.Nous supposons que les acteurs participent au marché comme une entité unique : cette hypothèse permet aux acteurs EnR de tirer profit de la flexibilité des ressources contrôlables pour minimiser le risque de pénalités sur le marché de l’électricité, aux acteurs CSM de valoriser leurs ressources auprès des acteurs EnR et/ou auprès du marché et à la coalition de faciliter la gestion des déséquilibres sur le réseau électrique, en agrégeant les ressources disponibles. Dans ce cadre, notre travail s’attaque à la problématique de la participation au marché EPEX SPOT Day-Ahead de la coalition comme une centrale électrique virtuelle ou CVPP (Cooperative Virtual Power Plant). Nous proposons une architecture de pilotage multi-acteurs basée sur les systèmes multi-agents (SMA) : elle permet d’allier les objectifs et contraintes locaux des acteurs et les objectifs globaux de la coalition.Nous formalisons alors l’agrégation et la planification de l’utilisation des ressources comme un processus décisionnel de Markov (MDP), un modèle formel adapté à la décision séquentielle en environnement incertain, pour déterminer la séquence d’actions sur les ressources contrôlables qui maximise l’espérance des revenus effectifs de la coalition. Toutefois, au moment de la planification des ressources de la coalition, l’état de la production renouvelable n’est pas connue et le MDP n’est pas résoluble en l’état : on parle de MDP partiellement observable (POMDP). Nous décomposons le POMDP en un MDP classique et un état d’information (la distribution de probabilités des erreurs de prévision de la production renouvelable) ; en extrayant cet état d’information de l’expression du POMDP, nous obtenons un MDP à état d’information (IS-MDP), pour la résolution duquel nous proposons une adaptation d’un algorithme de résolution classique des MDP, le Backwards Induction.Nous décrivons alors un cadre de simulation commun pour comparer dans les mêmes conditions nos propositions et quelques autres stratégies de participation au marché dont l’état de l’art dans la gestion des ressources renouvelables et contrôlables. Les résultats obtenus confortent l’hypothèse de la minimisation du risque associé à la production renouvelable, grâce à l’agrégation des ressources et confirment l’intérêt de la coopération des acteurs EnR et CSM dans leur participation au marché de l’électricité. Enfin, l’architecture proposée offre la possibilité de distribuer le processus de décision optimale entre les différents acteurs de la coalition : nous proposons quelques pistes de solution dans cette direction<br>Renewable Energy Sources (RES) has grown remarkably in last few decades. Compared to conventional energy sources, renewable generation is more available, sustainable and environment-friendly - for example, there is no greenhouse gases emission during the energy generation. However, while electrical network stability requires production and consumption equality and the electricity market constrains producers to contract future production a priori and respect their furniture commitments or pay substantial penalties, RES are mainly uncontrollable and their behavior is difficult to forecast accurately. De facto, they jeopardize the stability of the physical network and renewable producers competitiveness in the market. The Winpower project aims to design realistic, robust and stable control strategies for offshore networks connecting to the main electricity system renewable sources and controllable storage devices owned by different autonomous actors. Each actor must embed its own local physical device control strategy but a global network management mechanism, jointly decided between connected actors, should be designed as well.We assume a market participation of the actors as an unique entity (the coalition of actors connected by the Winpower network) allowing the coalition to facilitate the network management through resources aggregation, renewable producers to take advantage of controllable sources flexibility to handle market penalties risks, as well as storage devices owners to leverage their resources on the market and/or with the management of renewable imbalances. This work tackles the market participation of the coalition as a Cooperative Virtual Power Plant. For this purpose, we describe a multi-agent architecture trough the definition of intelligent agents managing and operating actors resources and the description of these agents interactions; it allows the alliance of local constraints and objectives and the global network management objective.We formalize the aggregation and planning of resources utilization as a Markov Decision Process (MDP), a formal model suited for sequential decision making in uncertain environments. Its aim is to define the sequence of actions which maximize expected actual incomes of the market participation, while decisions over controllable resources have uncertain outcomes. However, market participation decision is prior to the actual operation when renewable generation still is uncertain. Thus, the Markov Decision Process is intractable as its state in each decision time-slot is not fully observable. To solve such a Partially Observable MDP (POMDP), we decompose it into a classical MDP and an information state (a probability distribution over renewable generation errors). The Information State MDP (IS-MDP) obtained is solved with an adaptation of the Backwards Induction, a classical MDP resolution algorithm.Then, we describe a common simulation framework to compare our proposed methodology to some other strategies, including the state of the art in renewable generation market participation. Simulations results validate the resources aggregation strategy and confirm that cooperation is beneficial to renewable producers and storage devices owners when they participate in electricity market. The proposed architecture is designed to allow the distribution of the decision making between the coalition’s actors, through the implementation of a suitable coordination mechanism. We propose some distribution methodologies, to this end

Les études théoriques en épidémiologie utilisent principalement des équations différentielles pour étudier (voire tenter de prévoir) les processus infectieux liés aux maladies contagieuses, souvent sous des hypothèses peu réalistes (ex: des populations spatialement homogènes). Cependant ces modèles ne sont pas bien adaptés pour étudier les processus épidémiologiques à différentes échelles et ils ne sont pas efficaces pour prédire correctement les épidémies. De tels modèles devraient notamment être liés à la structure sociale et spatiale des populations. Dans cette thèse, nous proposons un ensemble de nouveaux modèles dans lesquels différents niveaux de spatialité (par exemple la structure locale de la population, en particulier la dynamique de groupe, la distribution spatiale des individus dans l'environnement, le rôle des personnes résistantes, etc.) sont pris en compte pour expliquer et prédire la façon dont des maladies transmissibles se développent et se répandent à différentes échelles, même à l'échelle de grandes populations. La manière dont les modèles que nous avons développé sont paramétrés leur permet en outre d'être reliés entre eux pour bien décrire en même temps le processus épidémiologique à grande échelle (population d'une grande ville, pays ...) mais avec précision dans des zones de surface limitée (immeubles de bureaux, des écoles). Nous sommes d'abord parvenus à inclure la notion de groupes dans des systèmes d'équations différentielles de modèles SIR (susceptibles, infectés, résistants) par une réécriture des dynamiques de population s'inspirant des réactions enzymatiques avec inhibition non compétitive : les groupes (une forme de complexe) se forment avec des compositions différentes en individus S, I et R, et les individus R se comportent ici comme des inhibiteurs non compétitifs. Nous avons ensuite couplé de tels modèles SIR avec la dynamique globale des groupes simulée par des algorithmes stochastiques dans un espace homogène, ou avec les dynamiques de groupe émergentes obtenues dans des systèmes multi-agents. Comme nos modèles fournissent de l'information bien détaillée à différentes échelles (c'est-à-dire une résolution microscopique en temps, en espace et en population), nous pouvons proposer une analyse de criticité des processus épidémiologiques. Nous pensons en effet que les maladies dans un environnement social et spatial donné présentent des signatures caractéristiques et que de telles mesures pourraient permettre l'identification des facteurs qui modifient leur dynamique.Nous visons ainsi à extraire l'essence des systèmes épidémiologiques réels en utilisant différents modèles mathématique et numériques. Comme nos modèles peuvent prendre en compte les comportements individuels et les dynamiques de population, ils sont en mesure d'utiliser des informations provenant du BigData, collectée par les technologies des réseaux mobiles et sociaux. Un objectif à long terme de ce travail est d'utiliser de tels modèles comme de nouveaux outils pour réduire les épidémies en guidant les rythmes et organisation humaines, par exemple en proposant de nouvelles architectures et en changeant les comportements pour limiter les propagations épidémiques<br>Theoretical studies in epidemiology mainly use differential equations, often under unrealistic assumptions (e.g. spatially homogeneous populations), to study the development and spreading of contagious diseases. Such models are not, however, well adapted understanding epidemiological processes at different scales, nor are they efficient for correctly predicting epidemics. Yet, such models should be closely related to the social and spatial structure of populations. In the present thesis, we propose a series of new models in which different levels of spatiality (e.g. local structure of population, in particular group dynamics, spatial distribution of individuals in the environment, role of resistant people, etc) are taken into account, to explain and predict how communicable diseases develop and spread at different scales, even at the scale of large populations. Furthermore, the manner in which our models are parametrised allow them to be connected together so as to describe the epidemiological process at a large scale (population of a big town, country ...) and with accuracy in limited areas (office buildings, schools) at the same time.We first succeed in including the notion of groups in SIR (Susceptible, Infected, Recovered) differential equation systems by a rewriting of the SIR dynamics in the form of an enzymatic reaction in which group-complexes of different composition in S, I and R individuals form and where R people behave as non-competitive inhibitors. Then, global group dynamics simulated by stochastic algorithms in a homogeneous space, as well emerging ones obtained in multi-agent systems, are coupled to such SIR epidemic models. As our group-based models provide fine-grain information (i.e. microscopical resolution of time, space and population) we propose an analysis of criticality of epidemiological processes. We think that diseases in a given social and spatial environment present characteristic signatures and that such measurements could allow the identification of the factors that modify their dynamics.We aim here to extract the essence of real epidemiological systems by using various methods based on different computer-oriented approaches. As our models can take into account individual behaviours and group dynamics, they are able to use big-data information yielded from smart-phone technologies and social networks. As a long term objective derived from the present work, one can expect good predictions in the development of epidemics, but also a tool to reduce epidemics by guiding new environmental architectures and by changing human health-related behaviours

L'objectif de ce travail est le déploiement d'un système de segmentation d'images de résonance magnétiques (IRM) sur la plateforme de visualisation "BrainVISA". La segmentation vise à classifier le cerveau en trois régions : la matière blanche, la matière grise et le liquide céphalo-rachidien. Il existe plusieurs algorithmes de segmentation d'images, chacun possédant ses avantages et ses limites d'utilisation. Dans ce travail, nous utilisons deux types d'algorithmes : la FCM (Fuzzy C-Mean) qui étudie l'image dans sa globalité et permet de modéliser l'incertitude et l'imprécision et, la croissance de régions qui tient compte des relations de voisinage entre pixels ; le but étant de tirer partie des avantages de chacun. Les deux méthodes de segmentation sont utilisées de manière coopérative. Les prédicats de la croissance de régions sont adaptés à nos images afin d'améliorer la qualité de l'image segmentée. Une implémentation est alors mise en oeuvre autour d'un système multi-agents (SMA), qui permet d'utiliser l'algorithme de croissance de régions de manière plus efficace. La segmentation est réalisée sur des images réelles.