Système multi-agents - Définition

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- Introduction - Origine et aspects techniques - Aspects culturels - Applications

Aspects culturels

Systèmes multi-agents et fiction

Les concepts des systèmes multi-agents ont été repris dans différentes œuvres de fiction. Le plus souvent on retrouve la peur classique de l'invention qui échappe à son concepteur (référence à la notion d'émergence), mais le phénomène est amplifié par le nombre et l'intelligence collective des agents.

Dans La Révolution des fourmis, de Bernard Werber les adolescents rebelles dans leur lycée créent sur ordinateur une société où les entités sont des humains qui finalement se rebellent.
Dans La Proie de Michael Crichton où un essaim d'entités autonomes s'échappe d'un laboratoire.
Les réplicateurs de la série Stargate SG-1 qui forment au départ de simples jouets et qui évoluent jusqu'à devenir une menace pour l'univers.
Dans Code Lyoko, XANA est un programme multi-agents créé par Franz Hopper. Il accomplira sa tâche, à savoir détruire le projet cartage avant de s’en prendre à l’humanité.
Dans Matrix, les programmes sont indépendants et hiérarchisés, on peut donc les qualifier d'agents. Dans la trilogie ce terme est utilisé pour nommer une partie d'entre eux, en fait les plus visibles. (Il était en effet invraisemblable que les machines aient évolué au point de simuler le comportement humain.) Néo est le premier à avoir découvert toute la complexité de la matrice, notamment lors de son combat avec Séraphin. Mais la confirmation ne viendra que dans Matrix Revolutions quand un "programme" lui parlera d'amour.

Applications

Dans le monde de la recherche

On distingue généralement trois types d'utilisation : la simulation de phénomènes complexes, la résolution de problème, et la conception de programmes.

On utilise les systèmes multi-agents pour simuler des interactions existants entre agents autonomes. On cherche à déterminer l'évolution de ce système afin de prévoir l'organisation qui en résulte. Par exemple, en sociologie, on peut paramétrer les différents agents composant une communauté. En ajoutant des contraintes, on peut essayer de comprendre quelle sera la composante la plus efficace pour parvenir à un résultat attendu (construction d'un pont). Ce qui importe c'est le comportement d'ensemble et non pas le comportement individuel. Des applications existent en physique des particules (agent = particule élémentaire), en chimie (agent = molécule), en biologie cellulaire (agent = cellule), en éthologie (agent = animal), en sociologie et en ethnologie (agent = être humain). L'autonomie permet ici de simuler le comportement exact d'une entité.

L'intelligence artificielle distribuée est née pour résoudre les problèmes de complexité des gros programmes monolithiques de l'intelligence artificielle : l'exécution est alors distribuée, mais le contrôle reste centralisé. Au contraire, dans les SMA, chaque agent possède un contrôle total sur son comportement. Pour résoudre un problème complexe, il est en effet parfois plus simple de concevoir des programmes relativement petits (les agents) en interaction qu'un seul gros programme monolithique. L'autonomie permet au système de s'adapter dynamiquement aux changements imprévus qui interviennent dans l'environnement.

Dans le même temps, le génie logiciel a évolué vers des composants de plus en plus autonomes. Les SMA peuvent être vus comme la rencontre du génie logiciel et de l'intelligence artificielle distribuée, avec un apport très important des systèmes distribués. Par rapport à un objet, un agent peut prendre des initiatives, peut refuser d'obéir à une requête, peut se déplacer ... L'autonomie permet au concepteur de se concentrer sur une partie humainement appréhendable du logiciel.

La métaphore des jeux vidéo

On peut représenter un SMA par une de ces communautés virtuelles que l'on trouve de plus en plus dans les jeux vidéo actuels. Prenons l'exemple d'un jeu qui simulerait la vie d'une famille. Le SMA se décompose selon plusieurs dimensions. Tout d'abord, un environnement disposant d'une métrique. On peut considérer qu'il s'agit de la maison et du jardin où vit notre petite famille. Ensuite le SMA peut disposer d'un ensemble d'objets passifs sur lesquels peuvent intervenir nos agents. Il s'agira de tous les objets qui équipent la maison, mais également de la nourriture. Un SMA se compose d'agents. Ceux-ci, actifs et autonomes, interagissent avec leur entourage (environnement, objets et autres agents). On identifie ces agents aux membres de la famille (sans oublier le chien). Ensuite, on ajoute un ensemble de relations entre les objets et les agents, ce qui définit une organisation. On pourra par exemple exprimer les liens familiaux entre les différents individus, mais également traiter des notions de propriétés (quel objet appartient à qui ?). Enfin, on intègre un ensemble d'opérateurs qui permettent aux agents d'agir sur les objets ou sur les autres agents (le fils peut manger un yaourt ou promener son chien ou parler à sa sœur), et de capteurs qui permettent aux agents de connaître les changements de l'environnement et des autres agents (le yaourt est tombé par terre, papa m'a demandé de sortir le chien). Voici donc ce que l'on peut appeler un SMA. En informatique, l'agent sera un programme autonome possédant un ensemble de connaissances et agissant selon des règles qui lui sont propres.